最近家里人翻出了一些黑白老照片,想让我帮忙给老照片上色,于是我在gayhub上找到了DeOldify这个项目。 项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 作者在DeepAI上提供了Demo,可以直接上传照片体验。 https://deepai.org/machine-learning-model/colorizer
在使用 Qt Creator 工具开发时经常需要对代码进行代码格式化。其中,最简单地方法是,先全选所有代码(Ctrl + A),然后格式化所选代码(Ctrl + I)——注意字母“I”,是“i”的大写,不是“L”。开发过程中,不仅需要频繁的手动操作,而且只能进行一些简单的缩进类型格式化,配置可以在Qt Creator的“工具-选项-C+±代码风格”面板进行编辑。
最近飞桨PaddleHub大火,吸引无数开发者眼球,作为俗人的我也不例外,被看图写诗和艺术风格迁移两个模型吸引。假象一下,如果把AI和指物作诗的方仲永、江南四大才子之首的唐伯虎结合,会是啥样子?
Google最新发布了一种新的迁移网络(来自其论文《A Learned Representation for Artistic Style》)同时学习多种风格的简单方法,可以简单地让单个深度卷积风格迁
这些二维码虽然鬼畜了起来,但是并不影响它作为二维码的原始功能,不信可以试试,照样能扫出来~
【飞桨开发者说】姚晓雨,中国科学技术大学材料学博士研究生,主要研究深度学习在材料设计领域的应用
参见:https://www.omicsclass.com/article/517
现在很多人都喜欢拍照(自拍)。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻,所以就有 APP 提供了模仿名画风格的功能,比如 prisma、versa 等,可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。
在 MySQL 中引用的第三方源代码,全部都基于不具备许可证传染性的宽松开源许可证发布,或者基于双许可证发布,Oracle 在其开源版 MySQL 中对此类双许可证的第三方代码 选择使用 GPLv2 许可证,在闭源的商业版 MySQL 中对此类双许可证的第三方代码选择使 用更为宽松的许可证。
当你提到二维码时,大多数人想到的是仓库管理或产品标签等 "工业 "应用,但这篇文章在很大程度上是关于二维码的个人和社会用途。
五年前,玩过很简单的风格迁移: 迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe(only CPU) 加上最近有点想买个无人机,所以先打个样,看看无人机+AI的一些合成效果。
前言 图片风格转换最早进入人们的视野,估计就是Prisma这款来自俄罗斯的网红App。他利用神经网络(多层卷积神经网络)将图片转换成为特定风格艺术照片。利用图片风格转换算法,我们可以将一个图片放入以及
表示 S 代表风格图片风格计算,L 表示在第 L 层上计算图像风格,K 和 K'是用来计算相关性的 L 层的两个通道。风格图片的风格计算公式可如下表示:
Chris 工作于 TechSlice,他的主要工作包括 3D 图、AR 运动捕获以及利用 WebRTC 对这些技术进行部署。本次演讲从研究背景、风格转换的理论基础以及工程实现对视频的实时风格转换(Real-time Style Transfer)进行了介绍。
本文对神经网络艺术图片进行简单介绍: 第一部分:之前跑的一些神经网络艺术图片效果图 第二部分:一个神经网络课程中的教程和代码 第三部分:部分开源神经网络艺术程序 一:效果图: 第二部分:相关背景知识及
清华大学和英国卡迪夫大学的研究人员提出了一种名为APDrawingGAN系统,随意输入一张人脸照片,系统输出黑白人物线条画。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 选文|Aileen 作者|毛丽 魏子敏 万圣节,不仅有好事者绞尽脑汁在思考怎么吓你一跳,连机器也开始学习如何吓你了。 自古以来,不同地域、宗教和文化的人们都绞尽脑汁创造吓人的方式。恐怖不是件简单的事情,它需要引发人们心中的某种情绪才能成功,并成为了人类创造力的重要体现。人工智能发展到今天,机器能够学习如何吓人吗? 为了回答这一问题,麻省理工学院(MIT)Media Lab的三位研究员编写了一款很有万圣节氛围的系统:Nightmare Machine(噩梦机器)-计算机利
二十、风格迁移 61、 DRB-GAN: A Dynamic ResBlock Generative Adversarial Network for Artistic Style Transfer 提出一种用于艺术风格迁移的动态 ResBlock 生成对抗网络(DRB-GAN)。风格码被建模为连接风格编码网络和迁移网络的动态 ResBlocks 的共享参数。 在编码网络中,融入了风格的类感知注意机制;在迁移网络中,多个 Dynamic ResBlocks 来整合风格码和提取的 CNN 语义特征,然后输入到
该文章介绍了利用深度学习相关模型和处理方法,可以实现用计算机代替传世画家的野心。印象派、野兽派、浮世绘、波普、解构主义,曾经的艺术风格都可以被证实是可以进行“量化”的,并且通过机器学习,可以源源不断地产生新作品。
1、rpm包安装的,可以用 rpm -qa 看到,如果要查找某软件包是否安装,用 rpm -qa | grep "软件或者包的名字"
逻辑回归,又称逻辑斯蒂回归,其英文名称为Logistic Regression,取这个中文名字的人应该拖出去打一顿,逻辑这个词的误导性太大,还让人很迷惑。
霍兰德职业兴趣理论由心理学家约翰·霍兰德(John Holland)于上世纪50年代提出。他提出人们的职业兴趣可归纳为六种基本类型,并且人们的职业满足度与职业类型和个人兴趣类型的匹配度有关。
自从Gatys发表了神经风格迁移算法,我们见证了海量的图片摇身一变成了艺术品。 算法用了一个前馈网络把给定图片的风格输入网络。我们还看到了超厉害的“非艺术气质的风格迁移算法”,“非艺术画”或者日常用品都可以铺开来构成风格图片来创造艺术。后来这个领域有了进展,由Johnson等人发展出了一个快速风格迁移方法。这个方法就为手机应用市场铺平了道路,其中一个著名的就是Prisma,用户可以在几秒内把手机拍摄的照片打造成艺术作品。 然而,利用这个算法生成的大部分艺术品主要内容是来自于内容图片。 这篇文章介绍了一种新颖
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
1 Neural Style Star:12122 Github:https://github.com/jcjohnson/neural-style 这个项目是对论文“A Neural Algorit
利用深度学习技术,分析图像与视频,并且将之应用在诸如自动驾驶,无人机等等领域已经成为最新研究方向。在最新的一篇名为“A Neural Algorithm of Artistic Style”[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style中,作者描述了一种新的方式,从艺术作品中获得,并且应用到图像中,生成新的图像。另外,在 “Generative Adversarial Networks” [1406.2661] Generative Adversarial Networks(GAN) and “Wasserstein GAN” https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf文章中,作者提出了新的模型,这些模型能够生成,类似于我们给出的原始数据。至此开启了半监督学习的新世界,并且为半监督学习铺平了道路。
Welcome to the second assignment of this week. In this assignment, you will learn about Neural Style Transfer. This algorithm was created by Gatys et al. (2015) (https://arxiv.org/abs/1508.06576).
小实验--使用Python合成马保国敲架子鼓的动图二维码 # 实验环境 MacOS Catalina v10.15.7 Python3 # 马保国敲架子鼓动图测试图 # 代码 # coding: u
本文介绍了图像风格迁移的简史,从早期的风格迁移方法到Fast Style Transfer和Neural Style,以及最近的图像生成和图像编辑技术。
Python中有许多用于图像处理的库,像是Pillow,或者是OpenCV。而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用,其实只是你不知道怎么用罢了。今天就给大家带了一些美图技巧,让你的图美翻全场,朋友圈赞不绝口,女朋友也夸你,富贵你好厉害啊!
图像风格迁移是指,将一幅内容图的内容,和一幅或多幅风格图的风格融合在一起,从而生成一些有意思的图片
其实生成动态二维码,并没有想象的那么复杂。在这里,只要我们选择的图片是动态的图片即可。
作者:Chao Chen, Haoyu Geng, Gang Zeng, Zhaobing Han, Hua Chai, Xiaokang Yang, Junchi Yan
该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议,2019共收到投稿5160篇,录取1300篇,其中oral paper288篇,仅占全部投稿的5.6%。
题目:一个艺术风格化的神经网络算法 效果图 文章地址:《A Neural Algorithm of Artistic Style》. arXiv:1508.06576 Github链接:https
------问对了问题 ,就成功了一半 Tags: 深度学习 CNN 图片风格化 A Neural Algorithm of Artistic Style 一、分析别人做法 支撑我们做图像风格化的方法
肖像画作为人物画的一种,其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。
AI 科技评论按:该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议,2019共收到投稿5160篇,录取1300篇,其中oral paper288篇,仅占全部投稿的5.6%。
肖像画是一种独特的艺术形式,通常使用一组稀疏的连续图形元素,如线条来捕捉一个人的外表特征。肖像画通常是在人物面前或基于人物照片进行创作的,其创作依赖于细致的观察、分析和丰富的经验。一幅好的肖像画能很好地捕捉到人的个性和情感。然而,即使是受过专业训练的艺术家,完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。
每一个项目的第一步就是立项,立项需要进行充分的调研才能确定是否值得启动一个项目。调研主要要做好两个方向:1,算法调研,它主要是确定可行的技术路线。更具体的说,需要清楚想做的事情是否已经到达落地的水准,也就是可行性的验证。2,市场调研,它主要确定的是,所选中的方案是否有市场需求,是否已经有成熟的竞争对手和市场。
AI World 2016世界人工智能大会 ❶ 业界领袖回溯60年AI历史,全球对话人工智能未来挑战,权威发布2016世界人工智能名人堂及中国人工智能产业发展报告;❷ 国际大咖“视频”远程参会, Bengio 和李飞飞联袂寄语中国人工智能;❸ 探秘讯飞超脑及华为诺亚方舟实验室,最强CTO与7大研究院院长交锋;❹ 滴滴CTO与百度首席架构师坐镇智能驾驶论坛,新智元三大圆桌阵容史无前例;❺ 中国“大狗”与"X-Dog"震撼亮相,龙泉寺机器僧“贤二”卖萌。 【新智元导读】继前天发布800万视频数据集之后,今天,谷
Time is flying, it arrives at the end of year again. This is my first year working in PinDuoDuo inc and it seems I arrive in the company yesterday. This point is a good chance to talk with(recognize) myself again. I try to conclude from work, output, life and destination.
【一】ERNIE:飞桨开源开发套件,入门学习,看看行业顶尖持续学习语义理解框架,如何取得世界多个实战的SOTA效果?_汀、的博客-CSDN博客_ernie模型
自己创建这个程序的一个有用的方法是首先在你的编辑器中“画”几个大小的钻石,然后随着钻石变大,找出它们遵循的模式。这项技术将帮助您认识到菱形轮廓的每一行都有四个部分:前导空格数、外部正斜杠、内部空格数和外部反斜杠。实心钻石有几个内部正斜线和反斜线,而不是内部空间。破解这个模式就是我写diamonds.py的方法。
美术爱好者徜徉在充满着羊的大厅。大厅里,每只羊都有一个不同的、独特的突变,其中一个突变是一只羊有六条腿,另一个突变是羊毛由小型扳手和锤子取代,桌面游戏块一样的大小,编织在一起形成闪亮的金属辫子。突然,浩室音乐的喧嚣声停滞了并迎来了一个大步跨入的三人奏。其中一个有扩音器。“这是一个非法的艺术展,”它们发出巨大的噼啪声。“这些羊是使用专有数据生成的。我们没收了雕塑而且所有的美术爱好者都将受到数据的审核。”–一个基于目前人工智能研究的虚构场景。 机器艺术的烦恼 深度学习人工智能技术的日益成熟,将引起一种新的生成性
4月15号《权力的游戏》第八季开播啦!从第一季开始,就有同学告诉小编“永远猜不出来主角是谁,你以为他是主角?不好意思,下集就领便当了” 。
发现国内不少软件都开源了。但很奇怪,他们都有自己相同一套的软件版权许可协议。这些软件许可协议跟开源本身的精神是有冲突的。举个例子: 摘自Discuz!NT 里的许可协议:禁止在 Discuz!NT 的整体或任何部分基础上以发展任何派生版本、修改版本或第三方版本用于重新分发。 与其它条款无抵触的前提下,允许以自用为目的的进行进行二次开发或整合,但同样受前文第3项约束和限制,即保留Discuz!NT名称与链接。 以上规定显然是违背开源精神的,通过OSI认证的许可协议:如GNU GPL
用一个模型就能实现所有类型的风格转换!一个名为Arbitrary Image Stylization in the Browser的项目最近火起来。
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