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如何评价Google最新发布的增强型风格迁移算法

与之前快速迁移风格的方法不同,这种同时建模多种风格的方法让用户能实时与风格迁移算法进行交互,而且可以基于多个风格的混合进行自由创造。...Algorithm of Artistic Style》中一种使用深度卷积神经网络(CNN)分类器的方法开发而来,其系统核心是利用神经表征来进行分离,再组合随机图片的内容和风格,以此来实现一个可用来描绘艺术图像的算法...该算法利用一个多层的卷积神经网络(CNN)抽象出给定绘画作品里一些高级的隐藏特征用来模仿绘画风格,并把这个绘画风格应用到一个新的图片上。...此外,该算法会寻找一张给出该 CNN 的底层中同种类型激活(activation)的图像,这些底层会获取风格的输入(宽笔触和立体美感等等)。另外,该算法还会在更高层产生激活。...小结: 从各方的评论及反馈来看,相较于Prisma,Google最新发布的增强型风格迁移算法有相同点,也有不同点。

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    GPU 视频增强型实例 GN7vi 重磅发布!

    GPU算力+明眸融合视频AI技术,体验腾讯内部自研黑科技 为满足直播、点播客户业务视频增强需求,腾讯云上线 GN7vi 视频增强型实例, 配置为 GPU T4 卡搭配自研明眸融合视频 AI 技术。...一行代码,实现视频画质增强 那么如何使用视频增强型实例呢?...在视频增强型GN7vi内测申请通过后,您可以登录腾讯云服务器购买页,选择 GPU 机型-视频增强型 GN7vi: 您需要勾选“自动安装 GPU 驱动”,实例将会在创建后自动安装 GPU 驱动,CUDA...接下来可以使用视频增强型实例进行视频处理,使用方式和开源 FFmpeg 完全兼容,在运行 FFmpeg 程序之前,需要设置环境变量: cd /usr/local/qcloud/tscsdk-center...原视频文件 现在申请内测,即可体验视频增强型 GN7vi 的画质增强黑科技!快来试试吧~

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    用于机器人定位和建图的增强型 LiDAR-惯性 SLAM 系统

    笔者简述: 粒子滤波也是一个十分经典的算法,它与卡尔曼滤波的不同之处在于卡尔曼滤波假设概率分布是高斯分布,然后在计算后验概率(pdf)时,利用正态分布的性质,可以计算出来;而粒子滤波的后验概率分布是通过蒙特卡洛方法采样得到的...各种实验证明了我们提出的闭环算法的有效性。 3)对于效率问题,我们还利用各种最近邻搜索算法来快速计算邻居。在原有实现的基础上,我们将最近邻搜索的速度提高了 5.8 倍。...因此,如果我们能够找到一个最优的建议密度分布函数,那么最终的滤波质量就可以得到保证 三、基于学习的闭环 此外,我们还提出了一种基于深度学习的 SLAM 系统闭环算法

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    每日论文速递 | NLP大佬们联合发文,倡导使用检索增强模型RA-LMs

    在这篇立场论文中,我们主张将检索增强型LMs作为下一代LMs取代参数化LMs。通过在推理过程中结合大规模数据存储,检索增强型LMs可以更加可靠、适应性强,并且具有可归因性。...构建更好的系统和基础设施以实现扩展和适应(C3): 为大规模数据存储库开发可扩展的搜索:探索压缩和量化算法,以及更快的最近邻搜索算法。...这需要跨学科的合作努力,包括硬件、系统、算法和语言模型应用的专家。 Q4: 论文做了哪些实验?...基础设施和系统开发:开发支持大规模数据存储库的搜索算法,以及提高RA-LMs训练和推理效率的硬件和软件工具。 标准化和开源:建立标准化的RA-LMs实现和评估基准,以促进社区的协作和共享。...跨学科合作:鼓励硬件、系统、算法和语言模型应用领域的专家合作,共同解决RA-LMs面临的挑战。 应用探索:在更广泛的任务和领域中测试RA-LMs的有效性,包括非知识密集型任务和多模态任务。

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