前言：在使用深度学习框架PyTorch预处理图像数据时，你可能和我一样遇到过各种各样的问题，网上虽然总能找到类似的问题，但不同文章的代码环境不同，也不一定能直接解决自己的问题。...这时，就需要就自身所出bug了解问题本身涉及的大致原理，依据报错的具体位置(要完整的看完bug信息，不要只看最后报错信息而不看中间调用过程)才能更快的精准解决自己的问题 一、原理概述 PIL(Python...而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行，一般用transforms.Compose(transforms)将多个transform组合起来使用。...所以从bug的位置可知此问题与组合操作顺序无关，但从最后的类型错误中可知此行代码传进去的observation类型期望是PIL，但实际是tensor，因此只要在此之前进行两者格式的转换即可解决bug...肯定是需要tensor的图像操作传入的是PIL，因此在合适的位置前将PIL转换为tensor即可 解决方法从 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize
（本文阅读时间：9 分钟) 继上一篇文章为大家介绍了启动性能的优化，今天我们来看一看其他令人欣喜的性能提升。...我们可以简单地在模板中指定%(BaseSize)，它还提供了一个如何为这些图像选择合适大小的示例: 在一个android Studio“库”项目中，当你包含一个像res/drawable/foo.png这样的文件时，你会得到一个像这样的字段: package com.yourlibrary; public...相反，android应用程序实际上知道整数的值是多少。因此，R类是在android应用程序构建时生成的，为每个android库生成一个R类。...例如，在dotnet/maui#2606中，启动时设置了21497个字段!我们创建了一种方法来解决这个问题，但我们也有一个新的自定义修剪步骤来执行修复在构建时(在修剪期间)而不是在运行时。
导读 许多图像处理算法虽在单个图像处理中表现出色，但将其直接用于视频时往往会遇到时域不一致问题。...，但是将它们直接应用于视频上通常会有时域不一致问题（例如闪烁问题），如图1所示。...具体而言，在尝试拟合带有闪烁问题的预处理视频时，网络会首先拟合视频中的共同特征，最后才会拟合到不稳定的闪烁噪声。 ? 图2. 利用作者算法处理一个不稳定的预处理视频 ? 图3....IRT的影响 如图6所示，通过使用IRT策略，在面临多模态不一致问题时，作者算法依旧可以得到时域稳定的效果。 ? 图7....不同网络结构的影响 如图7所示，作者验证了深度视频先验（DVP）在多种网络结构上都是有效的。 总结 作者提出了一种简单而通用的方法来提高经图像算法处理的预处理视频时的时域一致性。
作者丨雷晨阳、邢亚洲 编辑丨极市平台 导读 许多图像处理算法虽在单个图像处理中表现出色，但将其直接用于视频时往往会遇到时域不一致问题。...，但是将它们直接应用于视频上通常会有时域不一致问题（例如闪烁问题），如图1所示。...具体而言，在尝试拟合带有闪烁问题的预处理视频时，网络会首先拟合视频中的共同特征，最后才会拟合到不稳定的闪烁噪声。 ? 图2. 利用作者算法处理一个不稳定的预处理视频 ? 图3....IRT的影响 如图6所示，通过使用IRT策略，在面临多模态不一致问题时，作者算法依旧可以得到时域稳定的效果。 ? 图7....不同网络结构的影响 如图7所示，作者验证了深度视频先验（DVP）在多种网络结构上都是有效的。 总结 作者提出了一种简单而通用的方法来提高经图像算法处理的预处理视频时的时域一致性。
这是一个很好的方法来诊断修剪器/链接器问题。 查看xamarin-android#6311了解关于这个改进的详细信息。...请参阅java.interop文档获取关于该特性的历史记录。 其他有问题的地方是有“手动”绑定的地方。这些往往也是经常使用的方法，所以值得修复这些!...但我们将 Glide 提升为未来在 .NET MAUI 中加载图像的“方式”。...其结果是，来自web的图像的性能应该比以前在Xamarin.Forms中得到的性能有了显著提高。 详见dotnet/maui#759和dotnet/maui#5198。...以前，Mono运行时将在启动时加载所有AOT图像，以验证托管.NET程序集(例如Foo.dll)的MVID是否与AOT图像(libFoo.dll.so)匹配。
Deepfake的最常见形式是人类图像的生成和操控。例如，对外国电影进行逼真的视频配音，在购物时虚拟地穿上衣服，对演员进行换脸等等。...交换（swap）中最流行的是“换脸”，比如将普通人的身份与著名人物的身份交换来产生讽刺或不良的内容效果。换脸的另一种健康用途是在公共平台、场合中匿名化身份，以代替模糊或像素化。...2.2 卷积神经网络（CNN） 与全连接网络相反，CNN擅长学习数据中（局部）结构模式并组合得到高层次表征，因此在处理图像方面效率更高。...通常，一些驱动图像生成的方法有： （1）让网络直接在图像上执行映射学习， （2）使用ED解耦身份，然后进行修改/交换编码特征； （3）在将其传递给解码器之前添加其他编码； （4）在生成之前将中间人脸/身体的特征表示转换为所需的身份...遮挡可能是手、头发、眼镜或任何其他物品，这可能导致出现伪影、不合理的生成效果等。 时间连贯性。Deepfake视频通常会产生更明显的伪影，例如闪烁和抖动。
简介 Swapface AI工具是一款智能视频换脸工具，就是最轻、超现实、实时，全球好用的Swapface AI工具。...Windows快速设置教程： 一、安装软件： 1、硬件需求： 需要一张显卡和网络摄像头(如果要视频换脸的话)，如果想获得完美的换脸直播效果，官方建议使用支持1080P的优质网络摄像头和兼容DirectX12...图片 3、可以在 stream output 中切换图像和新窗口。 图片 4、可以单击选择使用主页底部的脸孔。 图片 5、一切准备就绪后，点击开始，开始换脸之旅。...图片 7、想换脸时，点击上面中间画廊进入，并选一张喜欢的脸孔。 8、点击人脸图片查看换脸效果。 9、如果感觉ok，喜欢就添加到自己的帐户内使用。...10、官方有收藏了不少知名的脸孔，点击添加按钮可以在页面添加喜欢的人脸，点击下方的人脸可以进行删除。
将图像算法应用于时间上一致的视频时可能会带来闪烁，例如图像增强、图像上色和风格转换等有效的处理算法。 视频生成方法生成的视频也可能包含闪烁伪影。...该 CVPR 2023 论文致力于研究一种通用的闪烁去除方法：（1）对于各种闪烁模式或水平均具有较高的泛化性（例如，旧电影、高速相机拍摄的慢动作视频），（2）仅需要一段闪烁视频，并不需要其他辅助信息（例如...在测试时，该网络可作为过滤器很好地工作，以保留一致性属性并阻止有缺陷的图层中的伪影。 实验 研究者构建了一个包含各种真实闪烁视频的数据集。...广泛的实验表明，在多种类型的闪烁视频上，研究者的方法实现了令人满意的去闪烁效果。研究者的算法甚至在公共基准测试中优于使用额外指导的基线方法。...对于其他真实世界视频，研究提供了 (b) 双盲实验以进行比较，大多数用户更喜欢研究者的结果。 如上图所示，研究者的算法可以很好的去除输入视频中的闪烁。
我们尝试改进这个问题，欢迎留言交流:) 该项工作的主要成果发表在ISCAS 2017国际会议上。...其他的增强算法，如色调映射(Tone Mapping)和Retinex等方法，存在计算量过大或者容易在边缘处产生光晕等缺点，都不能直接用于实时视频增强的场合。...我们统计图像的像素点的值域范围时，排除掉最小的d%个像素和最大的d%个像素的干扰，将中间范围内的像素最大值和最小值进行调整，调整策略为自适应软阈值的方法。...从而生成数据自适应的对比度增强函数FC。 只从单一的图像维度来考虑增强的问题，往往会产生相邻图像帧之间的亮度跳变，即闪烁现象。...如图可以看出一些方法存在着视频图像亮度闪烁的现象，我们的方法在增强亮度的同时不存在闪烁的现象。 图5.
这些问题当中，我们主要关注全局与局部的闪烁现象以及鬼影现象，因为这三个问题，是视频色调映射过程中最常出现的时域问题。...而前面提到的三个主要的问题，全局与局部的闪烁现象以及鬼影现象，就会给人们带来很差的观看体验。因此，视频色调映射算法需要注重处理全局与局部的闪烁现象以及鬼影现象。...在这种情况下，这个映射V就是一个与图像内容相关的映射。由于ϕ(V)在部分帧与帧之间会剧烈的改变，这样就会影响到色调映射算法的效果。体现在输出的视频上，就是会出现帧间闪烁的情况。...但是，前面的算法与介绍都是在理想情况下进行的。在实际的生产与应用当中，我们还会遇到其他很多不同的问题，其中一个非常重要的问题就是如何处理噪声。...5.10 时域相关模型 [7]除了时域闪烁之外，视频色调映射中海油两个潜在的需要注意的问题，一个是物体不连续问题，用于描述在色调映射物体的亮度变化问题以及由于不同的帧的统计信息不同，而导致的与原视频序列中物体的变化不一致的问题
因此，合成的视频可能包含可见的失真，比如时间不一致（temporal inconsistency）等问题。为了解决视点合成的质量问题，需要对合成视频进行可靠的客观质量评估。...在合成视频中，由视图合成引起的严重可见伪影主要发生在特定区域（如空穴区域）附近。当将现有的质量指标应用于整个区域时，性能变得很差。...在合成视频的整个帧上，几帧可能会由于时间相邻帧之间的过度结构不匹配而导致闪烁伪影。因此，闪烁伪影的程度与每一帧的过度闪烁区域上的像素数量成正比。...在我们的实验中，我们计算了中提供的主观 MOS 值与由客观质量评估转化后的预测 MOS 值之间的 PLCC、SROCC 和 RMSE。...另一方面，该方法仅通过测量过度闪烁区域的结构相似度，获得了较高的预测性能。这些结果表明，特定区域的失真与合成视频的整体质量高度相关。
视频通话是微信的基础功能之一，在实际应用中受光照条件及视频采集设备能力所限，视频发暗是影响主观体验的重要因素。我们尝试改进这个问题，欢迎留言交流!...其他的增强算法，如色调映射(Tone Mapping)和Retinex等方法，存在计算量过大或者容易在边缘处产生光晕等缺点，都不能直接用于实时视频增强的场合。...设计动机 在实时的移动视频通话的应用条件下，我们简要说明现有技术的缺点及要解决的问题： （1）现有的视频增强方案主要是借鉴单幅图像的增强方法，因此只考虑单帧信息，没有考虑相邻帧之间的相关性。...只从单一的图像维度来考虑增强的问题，往往会产生相邻图像帧之间的亮度跳变，即闪烁现象。...如图可以看出一些方法存在着视频图像亮度闪烁的现象，我们的方法在增强亮度的同时不存在闪烁的现象。 图5.
1、问题：在室内开灯场景下，屏幕闪烁： 解决：确认屏幕亮度是否为100，若不是则配为100；仍然闪烁则打开抗闪功能，配置抗闪频率为交流电频率 2、问题：在没有开灯场景下，屏幕依旧闪烁： 解决：确认屏幕亮度是否为...宽动态模式下室内图像会闪烁：室内宽动态存在闪烁或者夜景模式下要求打开fusion模式，同时适当调节宽动态模式下的降噪强度。 11、问题：如何确认当前环境是否逆光？...光线较好非逆光时，在低光优先模式下，sensor一般通过调节曝光时间即可满足目标亮度要求，如果调节曝光还不满足也只会微调ISO，一般调整ISO不超过250；光线较好逆光时，在低光优先模式下，人脸因为逆光而变黑...12、问题：图像较亮的地方变成黑色或整体偏绿： 解决：调整gamma和DRC参数或者关闭这两个参数看看是不是有问题，检查硬件连接与掩码配置是否匹配。...14、问题：光线均匀时没有问题，明暗交替场景，暗部出现偏绿或者亮部出现偏粉： 解决：调整GAMMA暗部或者亮部的曲线，让暗部或者亮部的值拉低，调整tonemapping。
可想而知这给关乎生命安全汽车视觉系统的目标检测与识别带来了多大的挑战。图一展示了汽车后视摄像头有是否使用HDR技术生成的图像之间的差距。 ?...在微光条件下，这种闪烁会使图像信号处理算法模糊和迷惑。黑暗环境需要更长的曝光时间来捕捉足够的光子生成高质量图像，会使这种迷惑放大。...检测到的错误输入到每一帧的元数据，给视觉系统更多的时间来处理可能的安全问题（图4），这也有助于创建可用于验证算法并分析整个系统行为的故障图像库（图5）。 ?...图4：Hayabusa 提供了实时的错误检测，帮助提高遇到可能的危险情况时的反应时间。 ?...说，“这将会带给公司在未来ADAS和自主汽车设计中的强势地位，特别是考虑到它的电源解决方案与高性能汽车传感器融合处理器配合得很好，比如NVIDIA, Intel, Renesas等等公司的。”
究其原因，一般是由拍摄环境不佳和拍摄设备的硬件限制所引起，而当图像处理技术应用于视频帧时，这个问题往往进一步加剧。...此外，闪烁伪影和色彩失真问题在最近的视频生成任务中也经常出现，包括基于生成对抗网络(GAN)和扩散模型(DM)的任务。...BVD任务不受视频闪烁原因和闪烁程度的影响，具有广泛的应用前景，目前对此类任务的关注，主要包括老电影修复、高速相机拍摄、色彩失真处理等与视频闪烁类型、闪烁程度无关的任务，以及仅需在单个闪烁视频上操作，而不需要视频闪烁类型...图1：BlazeBVD方法与已有方法在盲视频去闪烁任务上的结果对比 具体而言，BlazeBVD包括三个阶段： 首先，引入STE对视频帧在光照空间下的直方图序列进行校正，提取包括奇异帧集、滤波后的光照图和曝光图在内的闪烁先验...表1：与基线方法的量化对比 图3：与基线方法的可视化对比 图4：消融实验 3、以影像科技助力生产力 该论文提出了一种用于盲视频闪烁任务的通用方法BlazeBVD，利用2D网络修复受光照变化或局部曝光问题影响的低质量闪烁视频
这个框架可以完成高保真的换脸过程，在面部有遮挡时依然可以很好地工作。不像那些只利用有限信息就完成换脸任务的框架，该框架中的第一部分就自适应地整合了目标图像的所有属性以生成高保真的换脸图片。...这一过程容易产生一些缺陷，因为： 1）在合成换脸图像时，除了姿态和表情外，对目标图像的了解很少，很难保证场景光照或图像分辨率等目标属性不发生变化；2）这样的混合将丢弃位于目标 Mask 外部的源面部特征...重要的是，这个方法不止是能修正脸部遮挡，它还可以识别很多其他的异常类型，如眼镜、阴影和反射效应。 我们提出的两段式换脸框架 FaceShifter 与场景无关。...已经能很好的获取目标图像的动作、表情、光照等属性，但是当目标脸部图像 Xt 中对脸部有遮挡时，这种遮挡就很难被继承下来。为了解决这个问题，过去的一些方法 [30,29] 加入了一个新的脸部分割网络。...我们的方法很好地解决了所有这些问题，实现了更高的保真度——保留了源人脸（而非过去的目标人脸）的脸部轮廓，且保证了目标图像（而非过去的源人脸）的光线与图像分辨率。
快看，兵马俑在向你眨眼、微笑。 去过兵马俑后，大家都会对这些泥塑真人古迹的感到震撼。再看用AI复原后的兵马俑，竟变成了有血有肉的大叔。...与SRGAN的深层模型越来越难以训练相反，更深层次的 ESRGAN 模型通过简单的训练就能达到卓越的性能，核心点在于平衡视觉质量和峰值信噪比的网络插值策略。...NoGAN 训练结合了 GAN (美妙的着色)的好处，同时消除了副作用(如视频中的闪烁对象)。 不论是图像还是视频，AI能够将其修复得栩栩如生，最主要的是归功于它强大的学习能力。...和其他经典的机器学习算法相比，GAN算法最大的创新点便是它结合了生成器（Generator）和判别器（Discriminator），以二者的相互对抗进而实现相互优化，最后达到一个「势均力敌」的状态。...现在越来越多的技术像是AI修复、AI换脸等都离不开GAN网络，曾经困扰GAN的难题，比如难以收敛等也都渐渐得到了改善，而且基于GAN也衍生出了越来越多的更优秀的网络，比如CycleGAN、StackGAN
当旧值与新值被替换时，它们是被同等考虑的。...因此，当我们检测到在摄像机抖动时，我们将更新因子设定为5，甚至设定为1。...这种传播机制有一部分是从介绍过的ViBe算法中创新出来的，它扩散了背景模板的数值，并抑制了随时间产生的Ghost现象与静止物体问题。 然而对于静止物体问题，这也并不是一直适合的。...这种技术增强了我们算法对于多峰背景分布的处理。 注：当摄像机晃动时，检测闪烁像素是不可取的。 对于检测闪烁像素启发优点的论证在下图中论证。在ViBe+算法中，对于水面区域有更少的错误提取。...种类的名称都是十分明确的，所以我们不再细节讲述其中内容。 在我们的试验中，我们用一组独特的参数（下一节中会提到），包括热图像。
对抗损失 抖动压缩损失 时间一致性是视频风格变换中需要重点考量的因素，在面向图像的 Toonify 去生成带有精确光流和高时间一致性的配对视频数据是不现实的。...尽管该损失没有明确保持时间相关性，也没有明确计算光流，但它本质上假定的是均匀光流，该方案可以有效解决闪烁问题。 总的损失函数 面部解析映射光滑性 风格化的时间一致性有赖于输入帧的时间一致性。...在本文中，视频帧通过解析映射得到增强，解析映射的不一致性可能违反这一假设。为了解决这一问题，提出了一种人脸解析映射平滑算法来加强连续人脸解析映射之间的时间一致性。...颜色和纹理样式控制：实现参考样式的模仿，训练数据生成时设置 d_c=1 。本质上支持颜色样式程度的控制，测试期间，只需要从样式图像和输入帧中插入颜色样式代码。...时间比较（单张 NVIDIA Tesla V100 GPU）： 与其他方法的比较：
WPF不能运行在其他操作系统，并且在XAML中编写样式表，通用性还是不如HTML强，从学习应用的范围来讲，还是HTML更好一些。...对于那些没有列出来的系统，则使用的是代码解释器。 Xamarin 是一个抽象层，可管理共享代码与基础平台代码的通信。 Xamarin 在提供便利（如内存分配和垃圾回收）的托管环境中运行。...Xamarin最为关键的技术Xamarin.Forms，把IOS、android、UWP等平台的GUI进行了一统地抽象，开发者只需要写一套代码，编译器会在编译时将界面映射到原先控件上，从而获得原生平台的外观和性能...Xamarin 在 .NET 的基础之上进行构建，它自动处理诸如内存分配、垃圾回收以及与基础平台的互操作性等任务。...window渲染图像。
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