简介:GANSynth是一种利用生成对抗网络合成音频的算法,它比NSynth数据集上的标准WaveNet基线能获得更好的音频质量,并且合成音频的速度快数千倍。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 免费玩的Stable diffusion,又出新变种了! 古典人像丝滑切换,还都是4倍超分辨率水平,细节也就多了亿点点吧,眉毛发丝都根根分明。 还能从一盘草莓意大利面,丝滑变成一份蓝莓面。 这就是最近在推特上火了Stable Diffusion视频版2.0. 它能够通过Real-ESRGAN进行上采样,让生成画面达到4倍超分。 要知道,之前Stable Diffusion生成的图像如果想要高清,还得自己手动提升分辨率。 现在直接二合一,在谷歌Co
对于计算机视觉爱好者来说,YOLO(一次只看一次)是一种非常流行的实时对象检测概念,因为它的速度非常快并且性能出色。
以GauGAN为例,与MobileNet-v3这样的识别CNN相比,参数只相差1个数量级(4.2 : 93)计算强度却高出了2个数量级(0.5 : 281)。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别,这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
Stable Diffusion是一个强大的图像生成AI模型,但它通常需要大量调整和提示工程。Fooocus的目标是改变这种状况。
今天我要谈谈 Deep Fake ?,我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 AI 生成的假视频正变得越来越普遍(并且越来越像
来源:DeepHub IMBA 本文约1000字,建议阅读5分钟 看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 今天我要谈谈 Deep Fake,我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 AI 生成的假视频正变得越来越普遍(并且越来越像真的)并且最近一段时间出现了许多应用程序,这就是我们应该担心的原因。但是我们这里只讨论这种技术。 Deep Fake 包括以下步骤来制作换脸视频: 首先,两人的数千张面部照片将通过一种称为编码器的人
在讨论细节之前,我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型,以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
小编:听说中央音乐学院将于2019年首次招收“音乐人工智能与音乐信息科技”方向的博士生,所以我们今天为你推荐的就是利用生成对抗网络合成音频的算法。截至翻译开始前。本项目在Github上的Star数已超过12000+。
GANSynth是一种利用生成对抗网络合成音频的算法。 详情可在ICLR 2019论文中查看。它比NSynth数据集上的标准WaveNet基线能获得更好的音频质量,并且合成音频的速度快数千倍。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 免费开源的Stable Diffusion又被玩儿出了新花样: 这次是被拿来压缩图片。 Stable Diffusion不仅能把同一张原图缩到更小,而且表现还肉眼可见地优于JPEG和WebP。 对于同一张原图,Stable Diffusion压缩出来的图像不仅有更多细节,而且压缩伪影也变少了。 但用Stable Diffusion来压缩图的软件工程师Matthias Bühlmann(咱们就叫他MB哥吧)也指出,这种方式也有明显的局限性。 因为这不
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
链接:https://www.jianshu.com/p/ab35ed21df87
深度学习非常依赖设备,训练模型就类似在“炼丹”,没有好的炼丹炉,想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡 Tesla V100显卡训练的模型,只能是“望洋兴叹”。
在深度学习中,self-distillation[1]是将知识从一种架构转移到另一种相同架构的过程。在训练时,原始模型的预测作为目标值提供给另一个模型。除具有所需的属性(例如减小模型大小)外,经验结果还表明该方法在held-out datasets上效果很好。
Google Colaboratory(Colab)是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本,直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源,为公众提供免费的的在线编程服务,以及免费的 GPU 资源,虽然在使用方面有一定的规则限制,但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
基于文本的图像生成模型火了,出圈的不止有扩散模型,还有开源的Stable Diffusion模型。
计算机视觉无处不在-从面部识别,制造,农业到自动驾驶汽车。今天,我们将通过动手实践进入现代计算机视觉世界,学习如何使用YOLO算法检测车牌。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:
今天使用cloba版本的alpahfold预测了21个蛋白质序列。用过colab版本的alphafold的你应该知道,alphafold运行结束之后会自动下载一个压缩包。例如这个样子:
想运行TuriCreate,却没有苹果电脑,也没有Linux使用经验,怎么办?用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转深度学习。
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU,他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地,Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利,通过链接即可与其他的开发者共享文件。
作者完成的这个项目使用了 StyleGAN2 & face aligner来生成美国历任的总统图片。StyleGAN2将生成一个细致的看起来真实的方形人脸图像,并使用优化算法探索潜在的空间,以便找到一个给定类型的现实生活中的例子的准确表示。
本专栏将从安装到实例运用全方位系列讲解 GitHub YOLOv5 开源代码。 专栏地址:GitHub YOLOv5 开源代码项目系列讲解 📷 目录 1 登录云端 GPU 网站 2 传入文件到云端 3 解压缩文件夹 4 进入文件路径 5 安装装所需环境 6 添加 tensorboard 插件 7 打开 tensorboard 8 运行 train.py ---- 1 登录云端 GPU 网站 打开网址:google colab 📷 2 传入文件到云端 将本地压缩好的 yolov5 文件传入到
Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!可以在上面轻松地跑例如:Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。
Colab是google最近推出的一项Python在线编程的免费服务, 有了它,不学Python编程的理由又少了一个 Colab环境已经集成了流行的深度学习框架Tensorflow,并附赠了一个虚拟机(40GB硬盘+2*2.30GHZ CPU+12.72GB内存),如果在国内无法访问google的服务又不想科学上网, 可以考虑微软推出的 notebook Colab的操作类似于jupyter notebook Colab如同使用 Google 文档或表格一样存储在 Google云端硬盘中,并且可以共享
在构建和部署模型以对皮肤病变图像进行分类时,将逐步进行。完成后用户可以将图像上传到网站,模型将对皮肤病变进行分类。
杜克大学的PLUSE,这只登上CVPR的最强马赛克修复AI,能让“高糊”画质马赛克人像复原:
作为ChatGPT之前的版本,GPT-2是由OpenAI于2019年发布的人工智能技术,它可以自动生成文本,理解语言并生成连贯的文本回应。它可以用于各种文本生成任务,如文章创作、对话生成和翻译等。它是一个在github的开源项目。
机器之心原创 作者:邱陆陆 想要让深度学习系统走向大街小巷、走进千家万户,就要在算法研发阶段给出系统的鲁棒性检验。对于图像对抗性攻击的讨论正是如火如荼,攻防双方都是妙手频出的状态。例如,来自 MIT 和 UC Berkeley 的两位博士生,Anish Athalye 和 Nicholas Carlini 就接连攻破了 7 篇 ICLR 2018 接收的对抗防御文章,指出,你们的防御策略不过都是基于「混淆梯度」(obfuscated gradient)现象的「虚假安全感」。虽然 Ian Goodfellow
在本文中,我们将研究FastText,它是用于单词嵌入和文本分类的另一个极其有用的模块。
最近咱看到班上的同学在搞Vits,偶然的机遇下咱也开搞了,顺便取得了科技社的内部权限,挺好的(指训练结果)
最近AIGC真的很火,除了chatGPT外,AI绘画也是热度不减。最近也是决定抽空上手尝试一下,但奈何我的本本太渣,丐版Mac跑跑数据还行,跑Stable Diffusion根本没戏。所以还是决定白嫖谷歌的colab。
雷锋网 AI 研习社按:本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原文 Make Music and Art Using Machine Learning,作者 magenta。
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 下面来欣赏一些高糊图片“整个世界都清晰了”的魔法时刻: 无论是动漫还是真实图像,是不是都清晰还原了? 以上就是由腾讯ARC实验室最新发表的图像超分辨率模型完成的。 与前人工作相比,它可以更有效地消除低分辩率图像中的振铃和overshoot伪影; 面对真实风景图片,能更逼真地恢复细节,比如树枝、岩石、砖块等。 除了上面这些官方的demo,我们也试了一下,效果还比较满意: 如果你也想试试,可在GitHub上下载该模型的可执行文件,Win
如果你觉得还不错,那么可惜了,这套房实际并不存在,从图片到文字,甚至发布人的头像,全都是计算机自己生成的。
想要获取免费算力?可能最常见的方法就是薅谷歌的羊毛,不论是 Colab 和 Kaggle Kernel,它们都提供免费的 K80 GPU 算力。不过虽然 K80 这种古董级的 GPU 也能提供可观的算力,但我们发现用于试验模型越来越不够用了。尤其最近的 Transformer 或 GPT-2 等复杂模型,不是训练迭代时间长,就是被警告显存已满。
DALL·E-2可以通过自然语言的描述创建现实的图像。Openai发布了dall·e-2的Beta版。在本文中,我们将仔细研究DALL·E-2的原始研究论文,并了解其确切的工作方式。由于并没有开放源代码, Boris Dayma等人根据论文创建了一个迷你但是开源的模型Dall·E Mini(命名为Craiyon),并且在craiyon.com上提供了一个DEMO。
Google Colab NoteBook可实现数据科学的民主化。允许所有人— AI研究人员,艺术家,数据科学家等。—在每台设备(甚至在智能手机)上享受机器和深度学习的功能。只需运行单元,更改参数,值和源,即可享受AI的多样性。
这就一下子引来了大批网友的围观,不仅推特热度800+,在线试玩的抱抱脸(Hugging Face)还排起了队,一张照片最多要等四五分钟。
近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具。
作为一个技术人,用微信这么多年,也加了不少的好友和技术群。大半个月前,大概是5月初的时候,萌生了统计下我的微信到底能连接多少人的想法。 前后磕磕绊绊,经过了来美帝出差前期差点饿死、项目紧急期等艰难阶段以及各种自学、温习和设计,还是给搞了出来。 这篇文章就讲讲,这个工具是怎么形成并搞到几乎人人都可以轻松统计的。 前奏:试一试 所谓「连接」: 简单的说,就是通过微信,你目前能和多少人建立交流; 装逼的说,就是你现在微信影响力的不充分体现; 从技术角度来说,就是统计微信所有群聊和好友人数去重后的和。 先上图。统计
---- 新智元报道 编辑:润 好困 【新智元导读】谷歌Colab即将上线大模型辅助编程,代码生成,代码补全,聊天机器人全都有。 谷歌版的Github Copilot来了! 5月17日,谷歌宣布,Google Colaboratory(Colab)即将加入全新的AI编码功能—— 代码生成,代码补全,代码聊天机器人,你能想到的全都有。 再加上Colab的之前提供的全云端运行的Jupyter笔记本环境,开发者可以方便使用Keras,TensorFlow,PyTorch,OpenCV等框架在谷歌提供的
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