Mi通过调用 canvas API 实现图片和文字的合成,并最终生成图片 base64,合成成功后向用户展示和分享。它可以将多张图片和文字合成一张全新的图片。
最近刚刚更换了公众号名字,然后自然就需要更换下文章末尾的二维码关注图,但是之前是通过 windows 自带的画图软件做的,但是之前弄的时候其实还是比较麻烦的,所以我就想作为一名程序猿,当然要努力用代码解决这个问题。
又是为站佬们服务(写)水文的一篇,如何应用python来生成或者说是合成自己的原创图片,适合各位站群大佬哥们生成自己的图片,避免没有配图或者侵权碰瓷的尴尬,当然本渣渣这里分享的仅仅是源码demo,后续使用到生产上,还是需要修改的。
原文:Generative Adversarial Nets https://dzone.com/articles/generative-adversarial-nets-adit-deshpande-cs-unde 作者:Adit Deshpande 编译:KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错,请发送邮件至heyc@csdn.net Yann LeCun大神曾经说过,“对抗训练是近些年来机器学习领域中最炫酷的想法”。没错,对抗训练已经在深度学习的圈子里掀起了不小的涟漪。本文将介
从用户访问资源到资源完整展现在用户面前的过程中,通过技术手段和优化策略,缩短每个步骤的处理时间从而提升整个资源的访问和呈现速度。
图像合成 (image composition) 是指把一张图片的前景剪切下来,粘贴到另外一张背景图片上,得到一张合成图。广义来讲,把来自不同图片的多个视觉元素嫁接到同一张图片上,都属于图像合成的范畴。图像合成有着广泛的应用场景,比如人像换背景、虚拟社交、艺术创作、自动广告等等。下图展示了得到一张合成图的过程。
地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/376423478
近日,计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果公布,从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文,录取率约为 22%。本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《Deep Image Harmonization via Domain Verification》。
今天我就来给大家分享一个案例,来看一下我在工作中是利用 ChatGPT 把原本需要半天的工作量压缩到不到半小时的。
图像合成 (image composition) 是图像处理的常用操作,把前景从一张图上剪贴下来粘贴到另一张图上,获得一张合成图。合成图可以用来获取感兴趣的目标图像,也可以用于数据增广,有着广泛的应用的前景。但通过这种方式得到的合成图存在诸多问题,比如前景的大小或位置不合理、前景和背景看起来不和谐等等。我们的工作侧重于解决合成图中前景和背景不和谐的问题。具体来说,在合成图中,前景和背景是在不同的拍摄条件 (比如时刻、季节、光照、天气) 下拍摄的,所以在亮度色泽等方面存在明显的不匹配问题。图像和谐化 (image harmonization) 旨在调整合成图中的前景,使其与背景和谐。
在进行文字识别时候,需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。但是一般而言,实际情况是构建的文本字典中,每个字至少要出现200次才能有好的识别效果,因此,先对所有的label进行单字统计,看每个字出现的个数是否超过200次,如果不满足,则需要进一步收集数据。
【新智元导读】这是一项从图像的文字描述合成出图像的研究,在自然语言表征和图像合成研究的基础上,研究者开发了简单有效的 GAN 架构和训练策略,实现了从人类对花和鸟的描述中合成图像。 论文地址:https://github.com/zsdonghao/text-to-image 根据图像的文本描述自动合成出图像 根据图像的文本描述自动合成出现实风格的图像既有趣又有用,但目前的 AI 系统离实现这一目标还很远。然而,近年来出现了通用且强大的循环神经网络架构,可以学习判别性的文本特征表征。同时,深度卷积生成对抗网
给定梵高的星空,AI化身梵高大师,对这种抽象风格顶级理解后,做出无数幅类似的画作。
【新智元导读】哈佛大学的科学家们把猴子的大脑与神经网络连接起来,试图刺激猴子大脑中负责识别面部的单个神经元。他们利用AI生成图像,然后向猴子展示这些图像,最终成功地激活特定的神经元,而不影响其他神经元。相关论文发表在最新的Cell期刊上。
转载自:大数据文摘,未经允许不得二次转载 📷 先做一个简单的小测试。 这里有几组图片,不要怀疑,每组图片都有一张是合成的“假脸”。 📷 左边为假 📷 右边为假 📷
前言 图片风格转换最早进入人们的视野,估计就是Prisma这款来自俄罗斯的网红App。他利用神经网络(多层卷积神经网络)将图片转换成为特定风格艺术照片。利用图片风格转换算法,我们可以将一个图片放入以及
如今,随着技术的不断进步,“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法,我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合,至于融合的比例,要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
前些日子,Deepfake技术现身印度选举,被候选人用在了竞选拉票的宣传材料上。虽然此候选人以惨败而收场,但这意味着Deepfake点燃的AI换脸之火有逐渐升温的迹象。
点击视频:一分钟告诉你如何进行面部合成 这篇教程将教大家如何用OpenCV做面部合成,把一张脸演变为另外一张脸。 ◆ ◆ ◆ 图片合成 图片合成首次在电影《Willow》(《风云际会》)中得到大量运用,这是由工业光魔(译者注:Industrial Light and Magic/ILM,电影特效制作公司)开发的一项技术。下面是电影的一个场景片段。 点击视频查看电影片段 这个图片合成背后的想法相当简单。给定两张图片I和J,通过混合而成一张中间图M。图片I和J的混合程度由参数α控制,α的值在0和1之间(0≤α≤
苹果公司通过试验证明,使用细化后的图像进行训练可以大幅提高多种机器学习任务中模型的准确度。为了克服这种缺陷,他们制定了一种细化合成图像的方法,用以提高图像的真实度。以下是苹果公司发布在名为“Apple
作为图像编辑的常用操作,图像合成(image composition)旨在把一张图片的前景物体和另外一张背景图片结合起来得到一张合成图(composite image),视觉效果类似于把一张图片的前景物体传送到另外一张背景图片上,如下图所示。图像合成在艺术创作、海报设计、电子商务、虚拟现实、数据增广等领域有着广泛应用。
在图像编辑的常用操作中,图像合成 (image composition) 指在把一张图片的前景物体和另外一张背景图片结合起来得到一张合成图 (composite image),视觉效果类似于把一张图片的前景物体传送到另外一张背景图片上,如下图所示。
文本到图像模型是机器学习发展中的一次飞跃,展示了根据给定文本提示的图像的高质量合成的能力。然而,这些强大的预训练模型缺乏可以指导合成图像的空间属性的控制方法。在这项工作中,作者引入了一种通用方法,通过在推理期间使用来自另一个域(例如草图)的空间图来指导预训练的文本到图像扩散模型。该方法不需要为任务训练专用模型或专门的编码器。
6月30日,中国电子工业标准化技术协会正式发布《人工智能 深度合成图像系统技术规范》《人工智能 智能字符识别技术规范》《人工智能 视频图像审核系统技术规范》等3项团体标准(中电标﹝2022﹞017号)。 计算机视觉作为人工智能的关键技术之一,是目前人工智能应用于产业经济的重要驱动力。然而,业界缺乏对计算机视觉系统在可靠性、安全性、规范性等的系统性测评方法和标准建立,一定程度上影响着计算机视觉系统的广泛应用和技术发展。 在腾讯优图实验室、腾讯标准团队支持下,腾讯云AI牵头了本次《人工智能 深度合成图像系统
选自Apple 参与:机器之心编辑部 从 CoreML 到自动驾驶汽车,苹果的新技术探索在形成产品之前通常都会处于接近保密的状态,直到去年 12 月底,他们才以公司的名义发表了第一篇机器学习领域里的学术论文,介绍了自己在改善合成图像质量方面的研究。最近,这家以封闭而闻名的科技巨头突然宣布将以在线期刊的形式定期发表自己在机器学习方面的研究,而这份期刊的第一篇文章主要探讨的依然是合成图像的真实性,让我们先睹为快。 苹果机器学习期刊:https://machinelearning.apple.com/ 现在,神经
来源:arXiv 编译:Bing 生成对抗网络一直是深度学习的重要工具,经过近几年的发展,GANs也衍生出了许多不同的模式,例如DCGANs、Wasserstein GANs、BEGANs等。本文将要探讨的是条件GAN(Conditional GANs)在图像生成中的应用。 条件GANs已经应用与多种跟图像有关的任务中了,但分辨率通常都不高,并且看起来很不真实。而在这篇论文中,英伟达和加州大学伯克利分校的研究人员共同提出了一个新方法合成高分辨率的街景,利用条件GANs从语义标签映射生成的2048x1024的
神经网络在计算机视觉取得了巨大的发展,让我们在图片效果上面的想象力有了更好的展示方式,想象力从图片效果扩展开来,人类的想象力有了更好的表达。从场景到人物,从游戏到动漫,从可爱动物到奇幻森林,烈火浓烟效果滚滚,从稀奇古怪到恐怖科幻。各种效果等你来实现。
2020年的开头并不顺利,有不少朋友希望能够重启2020。然而时光不可倒流,我们都应该学会积极的向前看。
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法,但随着换脸算法的不断改造升级,鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
《Life of a Pixel》内容讲的是开发者编写的 web 内容(也就是通常所说的 HTML+CSS+JS 以及 image、video 等其他资源)渲染为图形并呈现到屏幕上的整个过程。我将其演讲内容分为以下三个部分,第一个是静态渲染过程,讲述一个完整的从 content 到 pixel 的渲染过程;第二个是动态更新过程,讲述浏览器如何高效更新页面内容。
无线采集仪内置了蓝牙通讯功能,制式为 ISM Band V5.1BLE。可以使用无线采集仪支持的通讯协议经由蓝牙接口完成无线采集仪访问(参数读取、设置,实时数据获取等)。 配对码为 0000 或者 1234。 以手机为例说明。
Adobe After Effects 2022是一款专业的视频后期制作软件,以下是它的主要功能和安装条件:
明敏 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道丨公众号 QbitAI 终于,我小学时的梦想有人实现了! 只需要我拍下自己的笔迹,AI就能帮我誊抄英语作业,画风“完全一致”的那种: 甚至帮别人抄作业也没问题…… 简直吊打一批只能仿手写、价格还动辄几百上千的“作业神器”。 咳咳,划重点: 虽然功能很强大,但这可不是给你们抄英语作业的。(作业就得认真做!) 这是Facebook AI最新出品的“文字风格刷”(TextStyleBrush),它只需要一张笔迹的照片,就能完美还原出一整套文本字迹来。 不仅能移花接木,
因为页面中有很多复杂的效果,像是3D变换,页面滚动等,为了更方便的实现这些效果,渲染引擎回味特定的节点生成专用的图层,并生成一颗对应的图层树,最后再合成图层。
近日,中国电子工业标准化技术协会正式发布《人工智能 深度合成图像系统技术规范》、《人工智能 智能字符识别技术规范》、《人工智能 视频图像审核系统技术规范》等3项团体标准(中电标﹝2022﹞017号)。 计算机视觉作为人工智能的关键技术之一,是目前人工智能应用于产业经济的重要驱动力。然而,业界缺乏对计算机视觉系统在可靠性、安全性、规范性等的系统性测评方法和标准建立,一定程度上影响着计算机视觉系统的广泛应用和技术发展。 特此,腾讯优图实验室联合腾讯标准、腾讯云AI等团队,牵头了本次《人工智能 深度合成图
今天为大家介绍的是来自Olivier Gevaert团队的一篇论文。通过合成数据训练机器学习模型可以缓解数据集成本高昂且具有挑战性时数据稀缺的问题。作者在这里展示了如何使用级联扩散模型从人类肿瘤的RNA测序数据的潜在表示中合成出现实感强的全幅图像切片。
随着互联网和数字技术的发展,人们对于图像处理需求越来越高。而Photoshop软件是一款功能强大,被广泛使用的图像处理软件。 本文旨在探讨Photoshop软件在图像处理中的应用及其优势,以期为相关领域的工作者提供参考和借鉴。
让AI认得图像,根据自己的理解给出一段叙述,已经不是什么新鲜事了。从图像到文字容易,把这个过程反过来却很难。
论文链接: 2017 Background Matting: The World is Your Green Screen 代码:http://github.com/senguptaumd/Background-Matting
【新智元导读】 苹果终于发表了AI方面的第一篇论文。12月22日,苹果题为《Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training》 的论文在Arxiv上发表,论文介绍了使用模拟+无监督的方法,在对抗训练中进行学习的技术。本文带来HN上诸位专家的评论,他们的基本评价是:这可是苹果发表的论文!很高兴他们开始对研究社区有所回报了。 本月早些时候,苹果这家向来保守的公司告诉人工智能研究社区,他们快要发布自己的AI论文
近期,由纽约州立大学奥尔巴尼分校、微软研究院和京东AI研究院合作的一篇文章就可以实现这个需求:只需要输入一句话,就可以生成图片!
在深圳Cocos沙龙上,有幸结识了社区中大名顶顶的Colin,Shawn在社区论坛上第一次看到Colin的团队用CocosCreator制作的《热血暗黑》时就被深深地震撼到了!更为重要的是,Colin将他的技术心得和宝贵开发经验写成文字,每一篇分享都是满满的干货。而且幸运的是Shawn得到Colin的授权许可,将他的文章散播到奎特尔星球,我们一起欣赏一起成长!
在微信H5活动页面里, 为了增强活动的表现力或视觉效果,经常会出现设计师在页面中使用特殊字体库的情况,,如果页面没有复杂的交互,直接将含有特殊字体的片段切成图片就能解决这个问题,但有些场景下是不能这样做的,比如说图片是根据用户的输入合成的,这样图片就需要动态生成。
回顾医学的历史,病菌感染曾一度困扰着人们:致病微生物也是看不见、摸不着的。微生物学鼻祖之一的罗伯特·科赫提出了一套科学验证方法——科赫法则(Koch's postulates),用于将某种病变与特定的病原体建立联系。这一方法随后成为传染病病原学鉴定的金标准。科赫也因此获得了 1905 年的诺贝尔生理学或医学奖。
图像合成是指组合不同图像中的部分区域以合成一张新的图像,一个常见的用例是肖像图片的背景替换。为了获得高质量的合成图像,经常需要专业人员手动执行多个编辑步骤,例如图像分割、抠图、前景色彩去污,即使使用复杂的图像编辑工具,这些步骤也是非常耗时的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云