聚类 (clustering) 是无监督学习中的一种任务类型,将没有标准的数据“聚”在一起,“赋予”它们标签,其过程如下面两图所示。
网络上很多R语言教程都是基于R语言实战进行修改,今天为大家介绍更好用的R包,在之前聚类分析中也经常用到:factoextra和factoMineR,关于主成分分析的可视化,大家比较常见的可能是ggbiplot,这几个R包都挺不错,大家可以比较下。
图的着色问题图论和计算机科学的一个经典问题。 给定一个无向图 G,为图中的每一个节点着色。一个合法的图着色方案必须要满足条件:任意两相邻节点的颜色不同。问题是,希望找到使用颜色数尽可能少的着色方案。如下图所示,一个包含 4 个节点的图,以及一种着色方案。这个着色方案使用了 3 种颜色,但不是最优的,可以找到只使用 2 种颜色的着色方案。
ggplot2默认没有引号,第一行为全局设置,以下分别为分图层。全局设置后一定要由+,每个分图层可以单独设置映射aes
富集分析是生物信息分析中快速了解目标基因或目标区域功能倾向性的最重要方法之一。其中代表性的计算方式有两种:
来自斯坦福、CMU等高校的4名数学家,直接将一个数学难题转化成了对10亿个结果进行“暴力搜索”。
最近这两年,人工智能、机器学习大热,出现了很多与此相关又很有意思的网站,比如之前和大家推荐的AI人工智能图片放大就是基于人工智能深度学习技术——深度卷积神经网络,今天给大家推荐的是三个图像上色网站,可
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 给一张这样繁复的线稿: 一步步填上颜色、赋上光影: 你猜需要多长时间? 答案是最快0.7秒。 没错,这又是AI的手笔。 厚涂不在话下,换种漫画上色风格,只要给出示例,这只AI也能迅速get到灵魂。 而这,还不是Ta的全部实力。 有别于业内针对静态漫画的上色AI,这个来自爱奇艺的智能上色引擎,还能用来给动态漫画赋上前后风格统一的色彩。 并且是已经正式「出道」的那种—— 在爱奇艺自制轻动画《吞噬永恒》中,这只自动上色AI就已经落地应用,施展了自
那么我们先来聊聊情怀,说说我的自身经历。 在IT领域,我还算是一个新人,入坑才两年,大学还未毕业,但是自我感觉花在这上面的精力和时间还是很多的。最近也看到很多新人刚刚接触这个行业,还什么都不懂,有些人也沉下心来决定自学,但是自己却没有一个学习方向,或者不知从何学起。实不相瞒,大学初我才开始接触Java,并且那时候根本没有基础,也是纯小白一个。那时候也没有人指导,就在网上找一些学习资源、学习视频,但是网上的资源实在是太丰富了,以致于我竟找不出来一份好的资源。也有很多人说,可以找一本好书静下心来研究一下,但是对于0基础的我,看书好像比较吃力,而且看书也比较犯困。后面学校开设了Java课程,然后课后我也花费了很多的时间在网上学习,所以到目前为止,掌握的情况还是比较良好的。
0,图像上色及其分类 图像上色一般分为两种:无引导上色和有引导上色。 顾名思义,无引导指的是全交由算法进行自动化上色,而有引导则在上色过程中有人为(其它参照)干预,比如给出一幅风格参考图像或指定某一区域为特定颜色。 图像上色的主要难点比如:1)数据集获取;2)上色的语义辨识性,前背景、各目标实例独立色彩效果;3)合理统一的评估方法等 结合GAN的上色方案一般具有一些优点是:1)GAN生成模型擅长图像转换任务,而图像上色也属于图像转换;2)训练效果引入判别器判定,对抗损失可视作一种”学习出来“的loss,减免
视频上色任务可以认为是给定每一帧 L 通道的信息,获得 AB 通道。要求生成的 AB 通道首先要尽可能的与真值相似,其次还要保证帧间一致性,这种一致性不仅体现在相邻帧,远距离帧也要考虑到。最近的自动上色算法使用前面的相邻帧作参考,将视频上色以马尔可夫的方式进行。一些基于参考的上色方法在参考前面的相邻帧的同时还参考输入的参考帧,通过参考帧的监督来实现对上色风格的控制。参考帧的选取无疑是需要大量时间的,因此本文提出了一种两阶段的上色方法,自动生成参考帧并指导上色。
只需要在编辑框内用自然语言描述下想要的效果,然后点击一下“Colorize”,就能得到你想要的效果啦~
如何把女神的黑白照片变成彩照?今日小编发现新加坡 GovTech 数据科学与人工智能部门在 Medium 上介绍了一个为百年旧照上色的项目。
在数字图像处理领域,图像上色 一直是一个重要的课题。传统的图像上色方法通常需要人工干预,耗时且效果有限。
数字可以被设成的格式有12种:常规、数值、货币、会计专用、日期、时间、百分比、分数、科学记数、文本、特殊、自定义
1. 首先你的电脑上需要安装PhotoShop做,网上有很多绿色版,随意下载一个版本的就行。(我个人用的是14.0 x64版本)
之前看《你好李焕英》里,有一个表现手法非常让我印象深刻。就是一开始场景是黑白的,然后慢慢变成彩色的,从黑白到彩色的这个过程,让我有种「进入新的现实」的感觉。
预览视频: 项目主页: lllyasviel/style2paints(https://github.com/lllyasviel/style2paints) 这里做一个简单的示范,为了防止线稿的主观
现在介绍个工具给大家,以后也会尽量减少负面的牢骚,当然,碎碎念估计还会有,否则我写不满800字(尴尬而又不失礼貌的微笑.jpg)
说到人工智能,大家第一想到的应该会是人脸识别,因为这也是最近出现最频繁的名词,手机、交通、安防等领域都涉及到了人脸识别技术,但是大家应该把眼光放远一些,就会看到更加高科技的人工智能在我们不知道的领域已
这只AI,名字叫做style2paintV4。它在GitHub摘下了一万颗星,并登上了趋势榜。
安妮 编译自 Engadget 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 黑白世界多无趣,加点色彩多好。好巧,Adobe也是这样想的。 在本周四的Adobe MAX 2017大会上,研究人员演示了基于A
前言:学生们在学习ps软件的过程中非常的认真与努力,所以对于软件的使用可以说已经很熟练了,可是为什么当我们给学生安排一些原创设计需求的时候,学生却有种无从下手的感觉呢,究其原因就是学生在创新制作这方面
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 由于档期限制,我们经常会看到动画由于制作时间紧张而出现作画崩坏的情况。来自苏州大学的研究者们提出的 Style2paints 或许可以帮助我们缓解这样的情况,这种工具可以使用 AI 技术为黑白线稿快速自动上色。在最近推出的 2.0 版中,研究人员使用了完全无监督的生成对抗网络(GAN)训练方法大幅提高了上色的准确性。Style2paints 的作者表示,该工具在精细度、漫画风格转换等方面超越了目前其他所有工具。 GitHub 链接:htt
机器之心报道 参与:蒋思源、李泽南 由于档期限制,我们经常会看到动画由于制作时间紧张而出现作画崩坏的情况。来自苏州大学的研究者们提出的 Style2paints 或许可以帮助我们缓解这样的情况,这种工具可以使用 AI 技术为黑白线稿快速自动上色。在最近推出的 2.0 版中,研究人员使用了完全无监督的生成对抗网络(GAN)训练方法大幅提高了上色的准确性。Style2paints 的作者表示,该工具在精细度、漫画风格转换等方面超越了目前其他所有工具。 GitHub 链接:https://github.com/l
在AI绘画领域,stable diffusion模型在图像生成方面取得了显著的进步,然而,如何对画面的各个分区进行精细的上色仍然是一个挑战。为了解决这个问题,我们引入了regional-prompter,一种新的技术,可以帮助我们对AI绘画的各个区域进行有针对性的上色。
简单来说,上面所有的名字指的都是一个东西 Java Platform, Enterprise Edition
夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 给喜欢的动漫形象建个了收藏夹,里面收集她的各种图片……懂,谁没几个喜欢的动漫萌妹呢。 一些手绘线稿也很可爱,但黑白配色总会略显单调。 △
Adobe Photoshop 2021 V22.4 for Mac M1的介绍:
相信大家在平时的设计中,不论是建筑设计,工业设计,平面设计……都要用到Adobe Illustrator这款软件(下文中简称Ai),很多熟悉Rhino的朋友也许会觉得Ai中画曲线的功能不习惯(Ai大佬别喷我),或者是已经有了模型想要直接做插画、分析图、剖面图、平面图……
真正值得的东西从来不会轻易得到 测试图片如下 作者:叶庭云 来源: 修炼Python 一.生成线稿 图像手绘效果的特征:黑白灰色、边界线条较重、相同或相近色彩趋于白色、略有光源效果。手绘风格是在对图像进行灰度化的基础上由立体效果和明暗效果叠加而成的,灰度实际代表了图像的明暗变化,而梯度表示的灰度的变化率。所以可以通过调整像素的梯度值来间接改变图像的明暗程度,立体效果则通过添加虚拟深度值来实现。 图像手绘效果实现的 Python 代码如下: 结果如下: 二.自动上色 在 Adobe 的 Se
选自arXiv 作者:Richard Zhang等 机器之心编译 参与:李泽南 UC Berkeley 的研究人员近日推出了一种利用深度学习对黑白图像进行实时上色的模型,并开源了相关代码。该研究的论文将出现在 7 月 30 日在洛杉矶举行的 SIGGRAPH 2017 计算机图像和交互技术大会上。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1705.02999 Demo 和代码链接:https://richzhang.github.io/ideepcolor/ 在计算机图形学领域中,一直存在两种
photoshop8.0是由adobe公司开发的最为出色的图像处理软件之一,全称adobe photoshop 8.0,简称PS8.0。它对前面的版本进行了精心的研究,做出了重大的升级。所以,从这代软件开始,PS被重新命名为Photoshop CS,而不是我们传统意义上说讲的Photoshop 8.0了。
有一幅以二维整数数组表示的图画,每一个整数表示该图画的像素值大小,数值在 0 到 65535 之间。
还记得那个给本子上色的Style2paints吗?这是目前最好的线稿上色AI工具,没有之一。
对于赫本相信大家都非常熟悉了,绝对是一代女神,今天我们就来爬取女神的近千张美照,在一饱眼福的同时,还可以学习下如何做网站,对于老旧的黑白照片,还有一键上色功能可以玩,真是一举多得
本文授权转自知乎@李嘉铭 本文为(不完全)翻译版本。以下为正文: 最近一直有人说深度学习(Deep Learning)的附加价值高,于是我也在一两个月前开始学习chainer了。机会难得就想试着用c
当我们谈到「上色」时,在人工智能语境里这意味着将线稿的风格转换为彩色漫画风格,其重要之处在于:
有人便就此做了个实验,把20世纪初俄国的彩色照片去色后,再与AI上色的结果做对比。
对于普通大学毕业的大专或者本科生,要想找份好实习单位或者工作,还真得搞点“项目经验”,至少能有面试机会,最终才能有工作机会;
本教程是《FPS游戏:实现D3D劫持透视 (API Hook)》教程的延续篇,在上一课我们讲解了如何通过函数劫持,实现对特定角色墙后透视功能,不过我们当时使用的是全局透视,并没有找到人物模型号,如下我们将继续延续,分别找出这些模型号。
出门在外,是不是才觉得妈妈的唠叨分外可爱又令人怀念。母亲节到了,翻箱倒柜想找出一张妈妈的老照片,却因为早已泛黄褪色而触碰不到回忆的信号,记不得哪年哪月哪天,找不回那条曾经以为可以一直走都走不到尽头的童年街巷。弯弯的月亮,摇在手里的蒲扇,是回不去的流逝光阴,但能不能至少将这些回忆镌刻在相片,然后紧紧攥在手里?
最近家里人翻出了一些黑白老照片,想让我帮忙给老照片上色,于是我在gayhub上找到了DeOldify这个项目。 项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 作者在DeepAI上提供了Demo,可以直接上传照片体验。 https://deepai.org/machine-learning-model/colorizer
在Facebook的F8大会上,国外技术小哥Jason Antic展示了一种叫DeOldify的AI模型,这种技术为老电影上色效果堪称惊艳。
前言 论文链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码,目前找到有两个: 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好,而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python),基于第一个Matlab版本的代码: https://github.com
昨天也顺手整理了一下我所需要的后端技能清单。不过,由于我离非常有经验的后端开发者有点距离,希望大家可以给点意见哈。 入门 HTML / CSS 编程语言:Java / Python / PHP / Ruby等等 Web框架,如Spring MVC、Flask、Laravel等等 HTTP协议基础 CGI基础 中级篇 XML和JSON处理 数据结构与算法 面向对象编程 CMS API设计 高级篇 函数式编程 领域驱动设计 MVC架构 运行环境优化,如JVM 远程调试 工程化 版本管理 单元测试 依赖管理
最近想弄一个hadoop的管理界面,所以在网上下了一个名为jeecg的快速开发平台,由于工作之后没有用过java做网站,遇到了好多小问题,其中一个就是现在要说的javascript脚本调试的问题。说来也奇怪,其实我也分辨不出来这到底是因为是springMVC,还是easy ui 给屏蔽掉的,找自己在自己的页面上的那段javascript脚本异常费劲, 可能这个真是是因为springMVC的缘故吧,因为右键出来的页面地址就是带有xxx.do这样的,而不是真是的jsp页面,所以看不到源码。这可怎么办呀,愁死
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