前段时间给大家分享了如何利用colab实现AI绘画自由[1]又更新了不少新功能。最重要的是可以通过谷歌硬盘的快捷方式导入模型，极大的节省了谷歌硬盘容量。
在第一篇关于AI绘图的文章中，我主要介绍了stable diffusion的各种使用方法
OpenPose代表了第一个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。
前段时间，在利用ControlNet重新定义你的AI姿势中提到了如何利用快捷方式节省谷歌硬盘，由于目前收集到的模型站点涉及的模型较少，且缺少lora模型。因此寻思着自己是不是也可以做一些热点模型的站点出来分享给大家，这样大家就可以全身心的进行AI绘画了，不用操心模型和谷歌硬盘容量的问题了。
人体姿态估计是一个非常有趣的领域，如果我们能够将诸如棒球摆动或投球等运动的人体姿势量化为数据，那么我们或许能够将数据转化为有用的见解，例如伤害预防或高级训练。
我真的喜欢后面墙上不规则的黑板白班、脱落的墙皮和不知道什么颜料的笔画上去的线条吗？
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。
给定一张或者多张人物 A 的图像，和一段人物 B 的视频，就可以通过动作迁移算法自动合成一段人物 A 做任务 B 动作的视频。
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory，Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是Colaboratory免费，这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
瑜伽是一种古老的运动，近年来由于其对身心健康的众多益处而广受欢迎。随着人们对瑜伽的兴趣日益浓厚，对能够准确分类瑜伽姿势的自动化系统的需求也越来越大。本文中我们将探讨如何使用 YOLOv8 Pose（一种先进的对象检测模型）对图像和视频中的瑜伽姿势进行分类。
了解如何使用Google Colab在云中运行YOLOv4对象检测。YOLOv4是全新的，与旧版本YOLOv3相比，它具有许多性能和速度升级。YOLOv4是世界上最快，最准确的物体检测系统之一。逐步执行在云中使用暗网检测来运行yolov4的步骤，并利用其强大的功能和速度。全部带有免费GPU！本教程涵盖了所有内容！
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。
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。
0.说在前面1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话
Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
数千微信好友，每天都会有几个问我 Torch not complied with CUDA enabled 这类问题。
现在，你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras，Tensorflow和PyTorch。
YOLOv8一个令人惊叹的物体检测人工智能模型。与 YOLOv5 及之前的版本不同，您不需要克隆存储库、设置需求或手动配置模型。使用 YOLOv8，您只需安装 Ultralytics，我将向您展示如何使用一个简单的命令。YOLOv8 通过引入新的功能和改进，增强了早期 YOLO 版本的成功，从而提高了性能和多功能性。由于其速度、精度和用户友好的设计，它成为对象识别和跟踪、实例分割、图像分类和姿势估计等各种任务的理想选择。您可以在YOLOv8的官方网站上找到更多信息。
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。
由于每次打开文件后台资源都是随机分配的，在运行代码之后一定要记得将结果保存。当然有的时候我们可以直接将所需文件上传到google drive上，由于资源随机分配，因此需要建立他们之间的关系。以下操作每次打开的时候，也需要重新执行。
将 WebUI Colab 安装到 Google Drive Colab 页面功能 一次性安装和更新 跑步 添加模型 教程 稳定的扩散 WebUI Colab 与 Google Drive：ht
什么？你还在使用Python、anncoda...跑程序吗？你的笔记本能跑的动程序吗？强烈建议使用谷歌colab(https://colab.research.google.com/)，当然你要有一台可以连上谷歌的电脑：）
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。
机器之心专栏 作者：Jinkey 1 简介 Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2 和 Python 3 的环境，支持 Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等)，支持 pip 安装任意自定义库。 网址：https://colab.research.google.com 2 库的安装和使用 Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Panda
这个月先写一篇吧，后面要复习数学考试了，可能到时候就忘了。今天写一个比较有意思的东西，关于人体的分割与姿态估计。如下图所示：
Colab在使用过程中，对于本地训练集，每次连接都要重新上传，很麻烦。
为什么使用colab 1.云端使用，打开即用 2.关联google云端硬盘 3.免费GPU资源。 4.容易分享你的代码，配合教学，学习很方便 例子1:：下载图片到你的云端硬盘 from google.colab import drive # Import a library named google.colab drive.mount('/content/drive', force_remount=True) %cd /content/drive/MyDrive #change directory to
2021即将结束了，你今年读了多少论文？ 虽然世界仍在从新冠疫情的破坏中复苏，人们无法向从前那样时常线下相聚、共同探讨交流关于学术领域的最新问题，但AI研究也没有停下跃进的步伐。 转眼就是2021年底了，一年就这么就过去了，时光好像被偷走一样。细细数来，你今年读了多少论文？ 一名加拿大博主Louis Bouchard以发布时间为顺序，整理出了近40篇2021年不可错过的优秀论文。整体来看，合集中的论文偏重计算机视觉方向。 在这个15分钟左右的视频中，你可以快速浏览这些论文： http://mpvide
Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2和 Python 3 的环境，支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等)，支持 pip 安装任意自定义库。网址：https://colab.research.google.com
# -*- coding: utf-8 -*- """tf_GUP.ipynb Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1crfzBEkEzf5Y8oGyDepR1PGem5CITnk2 """ import tensorflow as tf device_name = tf.test.gpu_device_name(
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！
发现并开始新的机器学习项目有点艰难。也许你有一个关于项目的模糊想法，正在寻找从何处入手。或者你正在寻找灵感，看看有哪些可能。
Google Colaboratory是Jupyter的一个专用服务器，允许用户免费使用12个小时（重启后可以继续使用）。用户可以利用Google Colab测试Python代码，对于进行机器学习和数据科学研究的小伙伴是个非常实用的工具。
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。
Disco Diffusion 是发布于 Google Colab 平台的一款利用人工智能深度学习进行数字艺术创作的工具，它是基于 MIT 许可协议的开源工具，可以在 Google Drive 直接运行，也可以部署到本地运行，目前最新的版本是 Disco Diffusion v5.4。
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。
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。
发现和开始使用机器学习可能并不容易。也许你有一个项目的模糊想法，正在寻找入手点。或者也许你正在寻找灵感，并想要了解可能的情况。
最近在colab上跑了一下cifar-10的图像分类数据，结果发现跑的很慢。拿本机的CPU试了一下，一个epoch大概需要20min；在colab的GPU上甚至需要两倍以上的时间。感觉很不合常理。
一、背景 最近AI创作内容火爆网络，让我们看到AI在设计上充满想象力的未来。关于AI在设计上应用的探索由来已久，从早几年的智能广告素材，智能Logo再到如今的AIGC，AI的成长突飞猛进。本文尝试梳理AI目前在设计领域应用的最新进展，展望设计行业在AI技术影响下可能发生的变革。 二、AI与设计相关的最新技术 1、自动化内容生成（AIGC） 从文本-图像、文本-视频、文本-3D模型到智能字体、智能文本，AI在各类内容的创造上已经突飞猛进，强大到让人惊叹地步。 1.1 文本-图像技术 近一两年以来，各大平台推出
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。
机器之心报道 机器之心编辑部 看过宫崎骏动画电影《天空之城》的小伙伴，想必偶尔会向往那座神秘的空中岛屿拉普达吧。近日，密歇根大学安娜堡分校博士后研究员 Zhengxia Zou 进行了一项研究，不仅可以创建空中堡垒，更可以转变场景中的天气和光照，让你有身临其境的感觉。此外，这项研究完全基于视觉，能够很好地应用于在线或离线场景，且可以执行实时处理。 哈尔的移动城堡？天空之城？这幅图是否让你想起了这两部电影中的场景…… 上：《天空之城》剧照；下：《哈尔的移动城堡》剧照。 是电影场景变为现实了吗？真的有人建造
Colaboratory（简称 Colab），是Google公司的一款产品，可以浏览器中编写和执行 Python 代码。
图片 💡 作者：韩信子@ShowMeAI 📘 深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 TensorFlow 实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/43 📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/313 📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 图片 AI 在艺术界的覆盖越来越广，从最早的 GPT3
BERT，XLNet，GPT-2和Grover等大型语言模型在生成文本和多个NLP任务方面取得了令人瞩目的成果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
