============================================================
我的一个老同事，转行做教育行业，主办了一个省的比赛项目，给我打电话时，比赛刚结束，觉得直接微信公众号发个文章，把参赛选手的成绩放在一个表格里面，比较Low，另外可能有些小的机构组织者自己复制他们的选手成绩，就直接发给选手了，官方的公众号就是失去上千个选手的关注。
页面内要放验证码的地方（层内，单元格内等）放置如下代码，这个是验证码的图图，输入验证码的文本框和调刷新方法的链接。
家可能都用过Chinaren的校友录，不久前它的留言簿上加了一个防止灌水的方法，就是系统每次产生一个由随机的数字和字母组成的图片，每次留言必须正确地输入这些随机产生的字符，否则不能添加留言。这是一个很好的防止恶意攻击的方法，其核心的技术就是如何产生随机数。Chinaren网站是使用PHP实现的，而我们可以充分利用ASP.net的强大功能很轻易地实现。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 本文主要调研了一下海量图片(>1000000张)去重的方法，在调研之前，先考虑一下自己能想到的方法的可行性。
我们当用户登录系统时经常会用到图形验证码技术，要求用户识别图片中的内容，并正确输入，方可尝试登录。类似的场景还有用户注册或者涉及频繁敏感操作的提交表单。
验证码生成页面代码（清理掉没用的html） using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; using System.Drawing; using System.Threading; using System.Drawing.Text; using System.Drawing.D
本文借助vs2005中自带的FileUpload控件实现图片文件的上传并生成缩略图。实现过程：选择图网络
挑图神器：GIQA: Generated Image Quality Assessment
导读：生成对抗网络（GAN）是近年大热的深度学习模型，中国科学院相关团队注意到，在多领域图片转换任务中，生成图片中会残留一些源类别特征，通俗来讲就是和输入源图片或多或少都有相似之处。针对这个问题，中国科学院、北京航空航天大学、百度研究院团队联合提出了一个神奇的 UGAN 模型，它可以去除生成图片中保留的源类别信息，使得生成图片的源类别变得更加难以追踪，即让生成图片的伪装性更强，掩盖原图片的“遗传”信息，使其看起来与源图相似性变弱，甚至完全不相同。
近些年来，深度生成模型取得了巨大的进展，诞生了很多有趣的应用，然而，并非所有生成的结果都很完美。
我在上一篇文章中讲到了如何使用C#模拟用户登录具有验证码网站。今天我就换位思考一下，站在网站开发人员的角度讲一讲验证码的的一个安全问题：及时销毁网站中的验证码。
著名的水彩艺术家陈坚曾说："水彩是用水润调和形成的饱和度极高的艺术画面，在纸上晕染的画面面积、强度等具有许多随意性，天空的颜色乌云密布，都是很随意的，难以模仿。"
但通过这个教程，你却可以在ChatGPT内实现这样的效果，让ChatGPT直接生成对应的图片：
今天我就带大家走进杭州的西湖美景。自古以来，文人歌者面对西湖美景留下千古绝句，还以西湖为背景书写了一段段动人的爱情传说。
山水画，简称“山水”，中国画的一种，描写山川自然景色为主体的绘画。山水画在我国绘画史中占有重要的地位。
别的画师设计师都在为了游戏人物设计想破了脑袋，而看到了这篇文章的你，短短几十秒就画出了一个游戏人物图像。在这里我把我的压箱底秘籍告诉大家！
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/52587202
在最近几年，AI图像生成技术在视觉艺术领域得到了广泛应用，可以通过数据和机器学习技术来创作出非常有趣的艺术品。今天我就带来的图片风格是：蒸汽波混搭二次元。
前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像
最近需要一个在线截图的接口，但是找了很久没有合适的，然后自己写的话又有点麻烦，突然想起来之前使用wordpress的时候碰到一个略缩图类。使用起来不要太方便。这里推荐给大家timthumb.php这个类。
资料地址：https://download.csdn.net/download/tiaozhanji_xian/10450751
注意：今天我分享的这个开源库，真的是非常的好，是我近半年以来非常需要的一个开源库。这个开源库是关于微信小程序的。
使用AVCapturePhotoCaptureDelegate在iOS 11之后生成图片，直接转data，然后生成的图片的imageOrientation方向始终不正确，后面有对图片旋转的需求时，如果根据imageOrientation来操作，就一直不正确。
登陆该网站，在“推荐”页面操作比较简单，只需要需要简单的一句话，等几分钟就可以直接生成：
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 让AI画画，自己躺赚版权费？ 有人已经在搞了。 近日，有媒体爆出越来越多艺术家提交到图片授权平台Shutterstock，他们的图片大多由Midjourney、Stable Diffusion生成，在平台搜索关键词，结果一度数以千计。 按分成规则，若有人使用使用并支付费用，原作者可获15%-40%的收入。 为鼓励更多人加入，有摄影师特地在油管分享「如何在Shutterstock售卖AI画作获得收入」方法。视频中，她号召大家一起来尝试用Midjourn
直入正题，经过2天的玩弄，发现QR码的生成有以下三种： google QR API 相关jquery QR插件 后端语言生成 下面我分别来介绍下这三种方法及优劣分析。 googl
在业务需求中，根据返回数据动态生成图片分享是很常见的场景。比如在起点读书小程序中，每本书都需要生成一个动态图片，包含：书名、作者、类别和当前页面小程序码，这几个内容都是会动态改变的。
直接进入主题，就在两天前，Stability AI 把他们的 SDXL 给开源了，开源的主要原因是因为他们这个模型不小心泄露出去了。
TimThumb 是一个非常简洁方便的、用于裁图的 PHP 程序。只要给它设置一些参数，它就可以生成指定图片的缩略图甚至是直接给指定的网站截图。现在很多 WordPress 主题中，都使用的是 TimThumb 这个 PHP 类库进行缩略图处理。(本博客使用的 Nana 主题中的文章略缩图也是用 TimThumb 处理的)
神经网络架构搜索(NAS) 自 2016 年提出以来就广受关注，很多工作通过设计搜索空间，提升搜索算法等提升 NAS 的精度。今天这篇文章主要研究如何将 NAS 用于数据缺失的情况，文中提出 data-free NAS，该架构仅需要一个预训练模型，就可以自动进行网络搜索。目前该方法主要研究图片领域。
借着这个节日，结合下最近的需求：移动端h5生成图片没有二维码（如上），长按保存下来时候有二维码（如下）。我们来聊聊如何实现，文末配上不严谨的源码，感兴趣的看官自取啊～
AI 科技评论按：本文原作者天雨粟，原文载于作者的知乎专栏——机器不学习，经授权发布。 前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 ge
最近 ChatGPT 非常火，它是由 OpenAI 开发的一种大型语言模型，它可以通过学习大量文本来了解人类语言并生成文本，我身边的程序员们用过之后都觉得要失业了。。。
输入的提示词 : ( 啥都不懂 , 随便写的 , 最近在做 露天矿软件 , 使用 Midjourney 生成一批此类图片 )
文字生成类AI飞速发展, 越发强大. 而随着OpenAI Sora的发布, 相信大家都意识到, AI已经是能够实实在在成为我们的好帮手了.
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
导读：因媒体站微博传播需要，需在转发文章至新浪微博时能将文章正文已图片形式传播出去，用以提高微博内容转发积极性，顾需要在原有php项目代码中加入网页转图片功能。
大数据文摘授权转载自深燃 作者：唐亚华 编辑：黎明 2023年的AI绘画领域是由两家公司的动态引爆的。 3月17日百度发布文心一言，网友们疯狂发散想象力，令人捧腹的图片接连被生成。关于文心一言文字生成图片的讨论热情空前高涨。 紧接着，3月18日，美国Midjourney公司宣布第五版AI图像生成服务，即MidjourneyV5。本来就处在行业领先水平的Midjourney，这一次版本更新真正让AI绘画圈沸腾了。因为MidjourneyV5生成的图片堪称惊艳。 两个系统几乎同时发布，免不了被对比。深燃体验后发
美东时间10月25日，付费图库Shutterstock宣布：将通过出售AI生成图片，向创作者提供补偿费，每6个月分配一次。
工具地址：https://www.liblib.art/ 每天可免费生成大几十张高清无水印图。它的底层也是stable diffusion 并且操作方式基本都跟SD一致，主打的就是一个简单好上手。可以作为初学者的SD平替工具。
链接：https://console.cloud.tencent.com/aiart
移动端H5生成图片海报分享，是比较常见的交互方式。生成的海报中，往往会有用户的个性化信息，比如头像、昵称等等。
回顾 1960 年代，贝尔实验室的天才们想出了用计算机语言来绘画的方法。这种绘画形式叫做 ASCII 绘画，尽管这种绘画需要使用计算机，但很难让计算机自动生成图片。尽管 ASCII 绘图生成器已经存在了很多年，但他们始终不能很好的转换复杂的手工图片。
在之前的文章 03：一文搞懂stable diffusion扩散原理，玩转AI绘画 中主要讲了在stable diffusion中，text prompt转换成conditioning以及被Noise pridictor消费的过程，然后又讲了前向扩散和逆向扩散去噪的过程。所以趁热打铁，就想从一个更为细致的角度，再来深入了解一下stable diffusion的工作流程。
反卷积与卷积 反卷积，顾名思义是卷积操作的逆向操作。 为了方便理解，假设卷积前为图片，卷积后为图片的特征。 卷积，输入图片，输出图片的特征，理论依据是统计不变性中的平移不变性（translation
前言 post@ Ryan-Miao@github.io Spring-Boot里有个banner的功能，刚开始觉得很鸡肋。然而，现在觉得蛮有意思的。无聊的程序员。 生成文字 大部分工具只支持英文的库
AIGC即人工智能内容生成，是目前非常火的一个概念。随着各种大模型的问世，通过AI来生成内容的能已经越来越强大。本文将从应用实践方面进行介绍如何在自己的PC电脑上部署一个强大的AI图片生成服务。
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
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
