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CVPR2023 Tutorial Talk | 文本到图像生成对齐

编辑 编辑在对齐也是一个非常重要环节。在某些场景,我们可能对生成图像或已有的图像基本满意,但可能想要稍作修改。例如,我们可能希望稍微改变图像风格,或者仅在特定位置添加或插入一个物体。...通过训练模型来模仿或重现这个图像,它不仅强制模型学会生成合理图像,而且由于在训练样本图像和文本配对,它隐式地学会了生成与文本输入对应图像,以下是几种代表性图像生成技术。...这项研究介绍了新关注层引导,它被插入到每一个预先定义文本到图像模型变形器块。...图像编辑 变量空间混合 图8 假设我们已经知道要编辑区域,我们可以应用一个特殊地图,只操作这个特定区域。我们可以混合变量,其中前景是由我们输入文本生成,背景只是保持原始图像。...此外,还有研究显示我们是否可以学习多个概念,而不是一个单一视觉概念,这些多个概念可以来自多组图像,或者一个带有遮罩图像,指示其中不同视觉实体。

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CVPR 2022 | 最全25+主题方向、最新50篇GAN论文汇总

然而,在许多实际情况下,用户可能没有参考风格图像,但仍有兴趣通过想象它们来迁移风格。 为处理这样应用,提出一个新框架,可在“没有”风格图像情况下进行风格转换,只需风格文本描述。...然而,如果没有配对数据作为监督,学习 SID 网络是具有挑战性。...由于图像距离测量涉及多个局部块级对比目标,因此在 MoNCE 引入了最优传输,以在多个对比目标之间协同调节负样本推动力。...该方法以先检测后移除方式工作,其中眼镜和投射阴影都被检测到,然后从图像移除。由于缺乏用于监督训练配对数据,提出了一个新合成肖像数据集,其中包含用于检测和删除任务中间和最终监督。...设计在很大程度上依赖于专业设计师创造力和专业知识,其中安排元素布局是最重要流程之一。

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【动作转移】开源 | 从视频到动画配对动作风格迁移

大多数现有的数据驱动方法都受到监督,并依赖于成对数据,其中具有相同内容动作以不同风格执行。此外,这些方法往往不能迁移训练从未出现风格。...在本文中,我们提出了一种新数据驱动运动风格转换框架,它从带有风格标签配对运动集合中学习,并实现了在训练没有观察到运动风格转换。...此外,我们框架能够直接从视频中提取运动风格,绕过3D重建,并将它们应用到3D输入运动。我们风格传输网络将运动编码为内容和风格两种码,每一种码在解码(合成)过程起着不同作用。...内容码通过多个时间卷积层解码为输出运动,风格码通过时间不变自适应实例归一化(AdaIN)修改深度特征。...尽管不需要配对训练数据,我们方法性能SOTA,在转移以前未见风格时,优于其他方法。我们是第一个实现了从视频到3D动画风格转换——这一能力使得动作风格迁移应用范围大大扩展。

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ICML2018对抗生成网络论文评述

基本上,RadialGAN让我们可以利用多个不同来源数据集,通常这能带来更好表现,即使在某些数据集质量不高或者和手头任务关系不密切情况下也是如此。...对抗学习图像到图像转换理论分析 这篇论文分析了GAN配对转换,主张配对图像转换损失基本上由两部分组成。...基于受限查询和信息黑盒对抗攻击 这是为数不多真实对抗攻击论文。技术上说,其中没有涉及GAN或者生成式建模——我猜除了扰动部分涉及一点——但这是一篇以非常有趣方式进行真实对抗攻击论文。...生成文本看起来真是令人印象深刻,不过接着作者说这实际上是由一个自动编码器从空间生成文本,而这个自动编码器是由GAN生成。...和标准形式CycleGAN相比,AugCGAN在第一次和第二次生成时插入空间。

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Stable Diffusion 是如何工作?【译】

Stable Diffusion 将 "blue" 和 "eyes" 这两个词配对在一起(提示自我关注(self-attention)),这样它就会生成一个有蓝色眼睛男人,但不是一个穿蓝色衬衫男人...(提示和图像之间交叉关注) 题外话:Hypernetwork 是一种对 Stable Diffusion 模型进行微调技术,它劫持了交叉关注网络来插入风格。...第二步 第三步:噪声预测器 U-Net 将噪声图像和文本提示作为输入,并预测空间(4x64x64 张量)噪声。 第三步 第四步:从减去噪音。这就成为你像。...如果去噪强度为 1,则加入最大噪声,使像成为一个随机张量。 第三步 第四步:噪声预测器以文本提示和深度图为条件估计空间噪声。 第四步 第五步:从图像减去噪音。这就成为你像。...他们没有使用分类标签和单独模型进行指引,而是提议使用图像标题并训练一个条件扩散模型(conditional diffusion model),与我们在文本转图像讨论模型完全一样。

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70个NumPy练习:在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

输入: 输出: 答案: 10.没有硬编码情况下,在numpy如何生成自定义序列? 难度:2 问题:创建以下模式而不使用硬编码。只能使用numpy函数和输入数组a。...难度:2 问题:在iris_2d数据集20个随机位插入np.nan值 答案: 33.如何找到numpy数组缺失值位置?...难度:2 问题:在iris_2dsepallength(第1列)查找缺失值数量和位置。 答案: 34.如何根据两个或多个条件过滤一个numpy数组?...难度:4 问题:在一维numpy数组a查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围点。 输入: 输出: 其中,2和5是峰值7和6位置。...答案: 64.如何从二维数组减去一维数组,其中一维数组每个元素都从相应减去? 难度:2 问题:从二维数组a_2d减去一维数组b_1d,使得每个b_1d项从a_2d相应行减去。

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来聊聊11种Numpy高级操作!

: ndarray.flatten(order)其中:order:‘C’ — 按行,‘F’ — 按列,‘A’ — 原顺序,‘k’ —元素在内存出现顺序。...NumPy数组数组分割函数主要如下: – split 将一个数组分割为多个子数组– hsplit 将一个数组水平分割为多个子数组(按列) – vsplit 将一个数组竖直分割为多个子数组(...如果值类型转换为要插入,则它与输入数组不同。插入没有原地,函数会返回一个新数组。此外,如果未提供轴,则输入数组会被展开。...– numpy.reciprocal() 函数返回参数逐元素倒数。– numpy.power() 函数将第一个输入数组元素作为底数,计算它与第二个输入数组相应元素幂。...– numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素索引。– numpy.where() 函数返回输入数组满足给定条件元素索引。

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【他山之石】Stable Diffusion 万字长文详解稳定扩散模型

其中一个最重要核心“Latent”并没有被改变,还一直被 Stable Diffusion 所沿用着,那么这个“Latent”到底是什么意思呢。...在模型运行过程,可以插入检查点以监控每一次迭代步骤后图像状态 当“Diffusion 扩散”反向生图过程发生时,每迭代一步就引入一个 U-Net 预测噪点矩阵,并用之前一步包含噪点图片减去这个预测噪点矩阵...一副图像各种元素之间排列组合出各种逻辑过于繁杂,况且逻辑关系也过于隐蔽,并且对于不同的人来说还很因人而异得出结果。...单一一粒沙子变动或许没有什么规律可言,甚至成百上千沙子运动也未必可以总结出什么规律。但巨量几十上百上千亿沙粒组合像非洲草原上角马迁徙一样,看起来虽然散漫但其中却有着某些规律。...设想一下一个天才的人类从出生开始每天研究10张图,对图像与标注文字关系了如指掌,对每张图内容都记忆历久弥新永不遗忘任何细节,且对已经看过所有图像之间关系,图像每个元素与其他图像中元素间存在含义联系也要了如指掌

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Python:Numpy详解

NumPy,每一个线性数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组每个元素又是一个一维数组。...:  让所有输入数组都向其中形状最长数组看齐,形状不足部分都通过在前面加 1 补齐。...当输入数组某个维度长度为 1 时,沿着此维度运算时都用此维度上第一组值。  简单理解:对两个数组,分别比较他们每一个维度(若其中一个数组没有当前维度则忽略),满足:  数组拥有相同形状。...NumPy 迭代数组  NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素方式。  迭代器最基本任务可以完成对数组元素访问。 ...numpy.insert numpy.insert 函数在给定索引之前,沿给定轴在输入数组插入值。  如果值类型转换为要插入,则它与输入数组不同。 插入没有原地,函数会返回一个新数组。

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NumPy 笔记(超级全!收藏√)

NumPy,每一个线性数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组每个元素又是一个一维数组。...**简单理解:**对两个数组,分别比较他们每一个维度(若其中一个数组没有当前维度则忽略),满足:  数组拥有相同形状。当前维度值相等。当前维度值有一个是 1。 ...NumPy 迭代数组  NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素方式。  迭代器最基本任务可以完成对数组元素访问。 ...numpy.insert  numpy.insert 函数在给定索引之前,沿给定轴在输入数组插入值。  如果值类型转换为要插入,则它与输入数组不同。 插入没有原地,函数会返回一个新数组。...numpy.savez  numpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名文件

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Python | 6大数据类型方法归纳总结(下)

2.L.insert(index, object) : 在第index个元素插入一个元素。 3.L.extend(iterable) : 用迭代器扩展列表。关于迭代器概念不在这里赘述。...4.L.copy() :返回列表复制。关于复制概念不在这里赘述。 5.L.count(value) : 返回列表value数量。...3.D.items() : 返回字典所有条目。 4.D.get(key[,default]) : 返回指定键值,如果值不在字典返回默认值值 。 5.D.copy(): 返回字典复制。...可以是将字典键值对更新到原字典。如果E存在且其中包含.key()方法(即字典),那么执行这个算法: for k in E: D[k] = E[k]。...创建一个新字典,以迭代器中元素做字典键,value为字典所有键对应初始值

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Python | 6大数据类型方法归纳总结(下)

2.L.insert(index, object) : 在第index个元素插入一个元素。 3.L.extend(iterable) : 用迭代器扩展列表。关于迭代器概念不在这里赘述。...4.L.copy() :返回列表复制。关于复制概念不在这里赘述。 5.L.count(value) : 返回列表value数量。...3.D.items() : 返回字典所有条目。 4.D.get(key[,default]) : 返回指定键值,如果值不在字典返回默认值值 。 5.D.copy(): 返回字典复制。...可以是将字典键值对更新到原字典。如果E存在且其中包含.key()方法(即字典),那么执行这个算法: for k in E: D[k] = E[k]。...创建一个新字典,以迭代器中元素做字典键,value为字典所有键对应初始值

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世界杯来了,Towhee 带你多语言「以文搜球」!

四年一度世界杯已正式拉开战幕,各小组比赛正如火如荼地进行。...那么面对不同语言文本,模型只需要使用不同文本数据训练文本编码器,使其适配对视觉编码器,就能让文本和图片向量映射到相同特征空间。...为了方便用户使用,Towhee[1] 用更加友好 Python 接口包装了一些预训练模型。用户可以根据目标任务直接选择不同算子提取图片与文本向量,其中支持了中文输入。...样本图片 数据:10 张图片来自图像数据集 ImageNet “soccer_ball”类别,包括了足球相关图片。...向量数据库:这里搭建「以文搜图」系统使用了 Milvus[4] 实现向量存储与检索,包括匹配对图片路径。 「以文搜图」系统架构 1.

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盘一盘 Python 系列特别篇 - Jupyter Notebook

解释 语法和 Latex 里一样,只需记得两点: 在文本中加入公式用 $...$ 单独加入公式用 \begin{equation}...\end{equation} 最终效果 ?...1.6 图片 插入图片有两种方法: 在 Markdown Cell 里用 img 函数,我们以插入硬盘里图片举例 在 Code Cell 里用 Image 函数,我们以插入网上图片举例 在 Markdown...假如我们想用 seaborn (sns) 下面的配对图 (pairplot) 首先函数名字都记不清楚,只知道有个 p 字,这时用 sns.p + 就可看到所有 p 开头方法选出 pairplot...首先在三个 Cell 运行代码,注意下图左边 In 和 Out 标注。并不是每个 In 都对应 Out,有些语句没有输出。 ? 打印 In 发现是个列表,有 5 个元素。...报错了,因为 Out 里面没有一个键是 4,即上面第 4 个 In 没有产生 Out。验证一下,确实是这样。 ?

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使用Stata完成广西碳酸钙企业主成分分析和因子分析

我们在使用命令loadingplot画载荷图,选择出最具有成分两个成分作为相关图,我们从相关图就完全看出是什么元素决定成分了。 ?...在这里插入图片描述 因子分析 下面我们做因子分析,做前,我先吹下什么是因子分析: 因子分析(factor analysis)是用少数不可观察变量表示多数可观察相关变量 。...将因子表示成变量线性组合,其中系数可以通过最小二乘法得到. 计算因子得分 看看一般步骤,读取数据我就pass了 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 ?...在这里插入图片描述 初始因子和Stata结果一样 ? 在这里插入图片描述 在Stata我们没有旋转变换, ? 在这里插入图片描述 旋转变换 ? ? 答案是柳州化工,我听说柳州螺蛳粉,五菱。...在这里插入图片描述 然而Stata计算总因子得分没有命令,计算公式:因子得分*因子方差贡献率/累计方差贡献率作为权重。然后计算 方差百分比 ?

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AI图片橡皮擦来了,清华&阿里合作推出「概念半透膜」模型,还能改头换面

这种极轻量非侵入性结构可以插入任何预训练 DM(如 SD v1.x),以学习特定概念可迁移识别及其相应擦除,同时保持原始模型完整性。...它仅有一个内在维度,作为一种「半透薄膜」被插入到 DM 来实现精准擦除。 SPM 单元结构由两个可学习向量组成。...SPM 结构设计使得多个 SPM 可以叠加地插入到同一个 DM ,基于信号加法擦除使得多个危险概念可以灵活定制,以满足错综复杂且不断变化擦除需求。...为了估计这个概率,本方法首先在 CLIP 文本编码空间中计算 p 和 c 语义距离,表示为 。...图 10 SPM 对多个概念擦除效果 图 11 SPM 擦除多概念时对无关概念没有影响 3.3 违规概念擦除 如图 12,对于一些抽象有害概念例如色情,只需要加入 SPM,即可做到相对稳定消除。

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爬虫入门指南(2):如何使用正则表达式进行数据提取和处理

正则表达式 正则表达式是一种用于匹配和处理文本工具,可以定义规则和模式来查找、替换和提取目标数据。Python内置re模块可用于操作正则表达式。 正则表达式中常用元字符和特殊序列 ....常用函数有: re.search(pattern, string):在给定字符串查找第一个匹配项,并返回一个匹配对象。...通过匹配对方法如group()、start()和end(),可以获取具体匹配结果。...案例 假设我们有一个包含多个电子邮件地址字符串text = "Contact us at info@example.com or support@example.com",我们想提取出其中电子邮件地址...', 25); 这将在"users"表格插入一行数据,其中name列值为’Alice’,age列值为25。

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深入浅出stable diffusion:AI作画技术背后潜在扩散模型论文解读

从潜在表示重建图像,给出 \tilde{x}=\mathcal{D}(z)=\mathcal{D}(\mathcal{E}(x)) ,其中 x \in \mathbb{R}^{h \times w\times...潜在扩散模型 通过训练过由E和D组成感知压缩模型,现在有了一个高效、低维潜在空间,其中高频、难以察觉细节被抽象出来。...分析不同下采样因子f∈{1,2,4,8,16,32}(简称LDM-f,其中LDM-1对应基于像素DMs)效果。...条件式生成 通过在ldm引入基于交叉注意力条件机制,为ldm打开了以前在扩散模型未探索各种条件模式引导生成任务。 文本到图像任务。...为了进行语义合成,使用景观(landscapes)图像与配对语义标签数据集,在256分辨率(384分辨率裁剪来)输入尺寸上进行训练。

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