选自arXiv 机器之心编译 参与：Smith 在本篇论文中，作者聚焦于一个更具挑战性的语义处理任务，在保持图像独有特征（例如视角和形状）的同时修改物体的语义含义，比如，牛→羊，摩托车→自行车，猫→狗。为了处理这样大型的语义变换，作者引入了一种带有新型对抗式对比目标（adversarial contrasting objective）的对比型 GAN（contrast-GAN）。论文还提出了配有新型比较式目标的，蒙版条件式对比 GAN（mask-conditional contrast-GAN）结构，它能够
机器之心报道 机器之心编辑部 为了让 AI 生成的图像里带有真正的文字，人们想尽了办法。 近来，文本生成图像领域取得了很多意想不到的突破，很多模型都可以实现基于文本指令创建高质量和多样化图像的功能。虽然生成的图像已经很逼真，但当前模型往往善于生成风景、物体等实物图像，但很难生成带有高度连贯细节的图像，例如带有汉字等复杂字形文本的图像。 为了解决这个问题，来自 OPPO 等机构的研究者们提出了一个通用学习框架 GlyphDraw，旨在让模型能够生成嵌入连贯文本的图像，这是图像合成领域首个解决汉字生成问题的工作
自动驾驶汽车需要感知不同颜色和不同光照条件下的车道线，才能准确检测车道。除了速度和汽车动力学之外，它还应该知道车道曲率，以确定保持在车道上所需的转向角。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读6分钟本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers 包和ControlNet调节生成文本到图像，可以更好地控制文本到图像的生成。 ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。 ControlNet 模型可以在使用小数据集
在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
计算机视觉是人工智能的一个领域，它训练计算机解释和理解视觉世界。利用来自相机和视频的字图像以及深度学习模型，机器可以准确地识别和分类物体，然后对它们“看到的”做出反应。
【新智元导读】今日 arXiv 最火论文之一，作者包括著名的《深度学习》（Deep Learning）一书的作者 Aaron Courville。论文用 GAN 解决自然语言处理问题，“在中国诗词数据集上取得目前最好结果”。研究人员表示，他们为训练 GAN 生成自然语言提供了一种直接有效的方法。作者表示，接下来他们想探索 GAN 在 NLP 其他领域的应用，比如非目标导向的对话系统。 对抗生成网络（GAN）是眼下的热词，而使用 GAN 做自然语言处理（NLP）则一直是业界关注的问题。日前，包括“Deep L
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自 Intento，作者：Grigory Sapunov 机器之心编译 目前多模态任务成为行业热点，本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型：DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点，及其迭代关系。 OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统，在 AI 界引发了「地震」，该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本，第一个版本是在近一年前发布的。然而，在 O
选自 Intento 作者：Grigory Sapunov 机器之心编译 机器之心编辑部 目前多模态任务成为行业热点，本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型：DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点，及其迭代关系。 OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统，在 AI 界引发了「地震」，该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本，第一个版本是在近一年前发布的。然而，在 OpenAI 内部，DALL·E 2 背后的模型被称为 u
上图为CODIV-2019 美国示例 图中的文本框部分引起了我的注意 文本有标题且加粗，带有链接； 文本中存在日期变量； 图片带有跳转链接； 如何实现呢？ 文本框插入标题和超链接 打开视图面板，插入文本框元素，输入了文本内容，现在想添加一个标题 将标题内容写入文本可以实现，但是这种方法太傻了 选中文本框仔细观察，会发现标题选项，打开设置即可（英文标题才会自动加粗） 选中试图添加超链接的文本内容，下方出现黑框，超链接设置就藏在最后的按钮处 点击添加超链接 URL 即可 按钮使用度量值 使用度量值可以在文本框内
来源：机器之心本文约3400字，建议阅读8分钟本文介绍了来自谷歌的研究者也在OpenAI做出了探索，提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 OpenAI：DALL・E 2 就是最好的。谷歌：看下我们 Imagen 生成的柴犬？ 多模态学习近来受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在，来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索，提出了一种
作者：Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 OpenAI：DALL・E 2 就是最好的。谷歌：看下我们 Imagen 生成的柴犬？ 多模态学习近来受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在，来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索，提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 Imagen 结合了 Transfor
来源：机器之心本文约8220字，建议阅读10+分钟本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型。 目前多模态任务成为行业热点，本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型：DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点，及其迭代关系。 OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统，在 AI 界引发了「地震」，该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本，第一个版本是在近一年前发布的。然而，在 OpenAI 内部，DALL·E 2 背后的模型被称为
正如 GoodFellow 所言，尽管 GAN 本身是无监督的，但高保真自然图像的生成（通常在 ImageNet 上训练）取决于能否访问大量标注数据。这并不奇怪，因为标签会在训练过程中引入丰富的辅助信息，从而有效地将极具挑战性的图像生成任务分成语义上有意义的子任务。
小米Mi 10 Pro，提供全方位的高端规格，包括高通公司的最新高端Snapdragon 865芯片组和具有FHD + 分辨率的6.67英寸显示屏。在相机部门，新旗舰使用的硬件与去年的Mi CC9 Pro高级版非常相似，这是一个108MP主拍摄器，带有一个大型1 / 1.33图像传感器，结合了一个20MP超宽镜头和双远摄镜头在各种缩放系数中实现最佳性能。
Stability AI又有新动作了！这次给我们端上来的是全新的3D生成模型Stable Video 3D（SV3D）。
选自arXiv 作者：Chitwan Saharia等 机器之心编译 机器之心编辑部 OpenAI：DALL・E 2 就是最好的。谷歌：看下我们 Imagen 生成的柴犬？ 多模态学习近来受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在，来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索，提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 Imagen 结合了 T
本文主要研究了不同光照和姿态下的兰伯曲面目标的检测问题。我们提供了一种新的检测方法，该方法通过对训练集中少量图像的不同光照进行建模;这将自动消除光照效果，允许快速的光照不变检测，而不需要创建一个大型的训练集。实验证明，该方法很好地“适应”了之前关于在不同光照下建模物体外观集的工作。在实验中，即使在存在显著阴影的情况下，在45范围内的图像平面旋转和各种不同光照下，也能正确地检测到目标。
昨日，Stability AI 继推出文生图 Stable Diffusion、文生视频 Stable Video Diffusion 之后，又为社区带来了 3D 视频生成大模型「Stable Video 3D」（简称 SV3D）。
180多个Web应用程序测试示例测试用例 假设：假设您的应用程序支持以下功能 各种领域的表格 儿童窗户 应用程序与数据库进行交互 各种搜索过滤条件和显示结果 图片上传 发送电子邮件功能 数据导出功能 通用测试方案 1.所有必填字段均应经过验证，并以星号（*）表示。 2.验证错误消息应正确显示在正确的位置。 3.所有错误消息应以相同的CSS样式显示（例如，使用红色） 4.常规确认消息应使用CSS样式而不是错误消息样式（例如，使用绿色）显示 5.工具提示文本应有意义。 6.下拉字段的第一项应为空白或诸如“选择”
本教程介绍了使用 HuggingFace 的 diffusers 包通过 ControlNet 生成文本到图像的技术指南。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
我们使用对抗攻击技术攻破了目前最好的公共 Face ID 系统 ——ArcFace。
BigGAN 在去年 9 月一经提出即引起了大量关注，被称为「史上最强 GAN 图像生成器」，其生成图像的目标和背景都高度逼真、边界自然，并且图像插值每一帧都相当真实。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.09305v1.pdf
万一DALL·E-2是在向人类发出什么了不得的信号呢？这门语言快学起来！ 作者｜李梅、刘冰一 编辑｜陈彩娴 DALL·E 和 DALL·E-2从文本生成图像的魔力，想必大家都已经见识过了。作为深度生成模型，它们能够将文本作为输入，生成匹配给定文本的超逼真图像。 不过，DALL·E-2 的一个众所周知的局限性是它在生成带文本的图像时很吃力。 例如，给出文本提示：Two farmers talking about vegetables，with subtitles.（两个农民在谈论蔬菜，有字幕） DALL·E-
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）
Generalized Planning for the Abstraction and Reasoning Corpus
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9521517 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 任意方向的目标
王小新 编译自 Qure.ai Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 图像语义分割就是机器自动从图像中分割出对象区域，并识别其中的内容。 量子位今天推荐的这篇文章，回顾了深度学习在图像语义
作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV) 编辑 | 唐里
先前的发言者已经讨论了如何消费视觉数据来训练能够拥有良好图像表示的视觉理解模型，以及如何构建更通用的图像理解模型。接下来，我们将稍微探讨反向过程，即如何产生视觉数据。在这个教程环节中，我们将重点放在所谓的对齐视角上，看看如何获得与人类意图一致的数据，使得这些数据更有用。
大家好，我是阿潘，今天给大家分享一篇最新的成果NeROIC，号称可以从在线图像集合获取对象表示的新方法，从具有不同相机、照明和背景的照片中捕获任意对象的高质量几何和材料属性！
最常见的评价GAN的方法就是主观评价。主观评价需要花费大量人力物力，且存在以下问题：
标题：Imagen：Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding
选自GitHub 机器之心编译 参与：林川、刘晓坤 这是一个GitHub项目，介绍了一种基于遗传算法的带有板块尺寸自动检测功能的拼图游戏解决方案。 GitHub链接：https://github.co
生成模型是近年来受到广泛关注的无监督学习中的一类重要模型。可以将它们定义为一类模型，其目标是学习如何生成与训练数据来自同一数据集的新样本。在训练阶段，生成模型试图解决密度估计的核心任务。在密度估计中，我们的模型学习构建一个估计——pmodel(x)——尽可能类似于不可观察的概率密度函数——pdata(x)。需要说明的是，生成模型应该能够从分布中生成新样本，而不仅仅是复制和粘贴现有样本。一旦我们成功地训练了我们的模型，它就可以用于各种各样的应用，从各种形式的重建，如图像填充、着色和超分辨率到生成艺术品。
创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。
我们知道，监督式深度学习非常依赖于带标签的数据集，通常数据集越大，训练出的模型效果越好，对于文本检测和识别也是如此，为了训练出好的模型，我们需要大型数据集。然而，为了收集真实世界的带标签的图片数据集非常难，为图片做标注非常耗时，代价昂贵，个人和小型企业无法承担。得益于互联网的开放性，我们可以得到许多大的公司和研究机构标注好的数据集，下面就简单汇总一下在文本检测和识别领域有哪些开放数据集。
快速增长的嵌入式数据库公司Chroma宣布获得1800万美元的种子轮融资。该公司的开源工具旨在为不同的LLM应用程序添加状态和内存，从而减少幻觉并增加事实性。随着不同的LLMOps工具不断融合，这将是一个令人感兴趣的发展趋势。
---- 新智元报道 来源：Google AI Blog 编辑：LRS 【新智元导读】从图像到生成文本、从文本生成图像，多模态模型的探索一直未停止。最近Google又出从文本到图像的新模型，75%的人类都说超过了传统的SOTA模型，直呼脑子里有画面了！ 文本到图像的自动合成（automatic text-to-image synthesis）是一个具有挑战性的研究课题，也逐渐引起了学界的重视，模型的训练输入只有文本，输出为一个图像。 这项研究能够让研究人员了解机器学习(ML)模型如何获得视觉属性，
来源：arxiv.org 编译：马文 【新智元导读】英伟达和UC Berkeley的研究者最近公开一个名为pix2pixHD的项目，并公开了论文和代码。pix2pixHD能够利用条件GAN进行2048x1024分辨率的图像合成和处理，输入语义标注图生成接近真实的现实世界图像，例如街景图、人脸图像等，并且只需简单的操作即可修改和搭配图像，效果优于pix2pix和CRN等先前的方法。 英伟达和UC Berkeley的研究者最近公开一个名为pix2pixHD的“用条件GAN进行2048x1024分辨率的图像合成和
今天Rose小哥分享一篇Nature上的关于偏手性对感觉运动节律、运动想象BCI控制方面的影响。
前者使用文本的字符、位置和掩码图像等输入来为文本生成或编辑生成潜在特征。后者采用OCR模型将笔划数据编码为嵌入，与来自分词器的图像描述嵌入相结合，以生成与背景无缝融合的文本。作者在训练中采用了文本控制扩散损失和文本感知损失，以进一步提高写作准确性。据作者所知，AnyText是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 值得一提的是，AnyText可以与社区现有的扩散模型相结合，用于准确地渲染或编辑文本。经过广泛的评估实验，作者的方法在明显程度上优于其他所有方法。 此外，作者还贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M，该数据集包含300万个图像-文本对，并带有多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集，作者提出了AnyText-benchmark，用于评估视觉文本生成准确性和质量。 代码：https://github.com/tyxsspa/AnyText
调制图像复原水平旨在通过改变影响复原强度的因子生成复原图像。已有工作主要聚焦于优化均方误差，它会带来比较的重建精度，但缺乏细粒度的纹理细节。
机器之心报道 机器之心编辑部 在一篇 CVPR 2021 Oral 论文中，来自慕尼黑大学、微软亚研的研究者对胶囊网络和卷积网络进行了全面的对比。一系列实验表明，一些被认为对胶囊网络（CapsNet）至关重要的设计组件实际上会损害它的鲁棒性，而另一些设计则有利于 CapsNet 的鲁棒性。 卷积神经网络取得了很大的成功，也很受欢迎。但是它也并不适合所有的任务。架构上的一些缺陷导致它并不能很好地完成一些任务。 因此，Hinton 和他的同事们提出了胶囊网络 (CapsNet) 作为 CNN 模型的替代。胶囊
本文介绍一篇胡戎航2020年的博士论文 《视觉与语言推理的结构化模型》（《Structured Models for Vision-and-Language Reasoning》），本篇论文采用了考虑到人类语言、视觉场景和智能体技能中的模式和规律的体系结构模型，建立了数据效率高、易于推广的更好的推理模型。
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
对象存储
云直播
