前言 论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码，目前找到有两个： 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好，而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python)，基于第一个Matlab版本的代码： https://github.com
论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
看到这个标题你可能觉得，我这次终于开始标题党了。然而众所周知，我是标图党~，一般不会做标题党这种事情，既然说了分分钟实现，那就说明——代码在十行左右。
本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容（需要安装opencv-python库，参见 OpenCV-Python，计算机视觉开发利器）。基本思想是读入一张照片图，然后通过各种变换转化成素描图。为了演示方便，我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材。
我们知道一张色彩鲜艳的美照，看起来自然赏心悦目的，同样要是一张素描照，同样的效果看起来也是不错的。
我们在一些相机APP的功能里会看到有把照片转换为素描效果的，看起来就很高大上的感觉，今天我们也用OpenCV实现一下这个效果。
各位童鞋，你是否曾经羡慕过别人的素描呢，而你又没学过素描，是能找别人给你画呢，现在，咱们强大的ps也可以画素描了，大家一起跟我来！（照片来自主页君萌哒哒的爱妃）
在即将到来的ACM MM 2022学术会议上，来自美国罗彻斯特大学、得克萨斯大学奥斯汀分校和Snap Research的作者们将展示一项名为“Cloud2Sketch”的有趣工作。 你可曾仰望天空，想象着云朵的形状？在这篇文章中，作者们展示一项用想象出的素描增强云层的有趣任务。 与一般意义的图像到素描转换任务不同，这项任务面临着独特的挑战：现实世界的云和物体的相似性各不相同；凭空生成的绘画往往会产生不可辨认的物体；而从素描库检索的方案由于形状上的不一致并不能直接适用；同时最优的想象也是主观的。 作者提出“C
OpenCV是功能强大的计算机视觉库，具有强大的图像处理工具包。在本文中，我们将利用它来创建绘图和绘画，其中大多数将使用内置功能！让我们简短介绍一下，直接进入令人兴奋的实操环节。
近年来，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）成为了人工智能领域最为炙手可热的研究方向。GAN 的想法最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出。GAN 用对抗的方法，同时训练了一个「生成模型（G）」与一个「判别模型（D）」，在学习的过程中，生成模型的优化目标是尽可能地去生成伪造的数据，从而获得真实数据的统计分布规律；而判别模型则用于判别给出的一个输入数据到底来源于真实数据还是生成模型。最终，当一个判别模型无法准确分辨生成模型所生成的数据是否为伪造时，此时我们认为判别模型与生成模型都已经提高到了较高的水平，生成模型所生成的数据足以模仿真实世界中的数据。因此，当我们使用 GAN 来「识别」图片时，我们不但识别了图片的内容，还可以生成各种不同内容的图片。费曼曾经说过：“What I cannot create, I do not understand.”生成模型为人工智能的研究提供了一种“create” 的可能性，因而引起了广泛的关注。
利用PPT的艺术效果，可以将正常图转换成素描图，但这效果就远远打不上手绘那么细腻，我尝试转换了一张…
尺寸 元素描述版本heightheight 规定元素内容区高度。1max-heightmax-height 规定元素设置最大高度。2max-widthmax-width 规定元素设置最大宽度。2min-heightmin-height 规定元素设置最小高度。2min-widthmin-width 规定元素设置最小宽度。2widthwidth规定元素内容区的宽度。1 边距 元素描述版本marginmargin规定元素中四个方向的外边距属性。1margin-bottom设置元素的下外边距。1margin-le
主要的不是绘画能力，更重分镜头，叙事能力，脚本编写能力，很多画的不好，但是依然存活很多年的漫画还真就不少，甚至可以证明，绘画能力的底线可以很低。
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。
我们知道图片除了最普通的彩色图，还有很多类型，比如素描、卡通、黑白等等，今天就介绍如何使用 Python 和 Opencv 来实现图片变素描图。
最近想学习一下深度学习框架，由于是小白，所以先搜集了一下由哪个入门，最终选择了Pytorch，以前一直不想碰还有一个原因是笔记本资源有限，加上个人的业余时间有限，就不太想碰Python的东西，然而现实就是这么无情的打脸，现在还是装上这些东西了，当然因为装Anaconda、Cuda、Cudnn这些，也是狠了狠心把Unity3D给卸载了。或许等Pytorch入门后，也会写一些相关的文章吧。叨唠完后，开始今天的正篇。
OpenCV是功能强大的计算机视觉库，具有强大的图像处理工具包。在本文中将利用它来创建绘图和绘画，其中大多数将使用内置功能！简短介绍一下，直接进入令人兴奋的部分。
本文旨在对Adobe Animate软件的功能和使用技巧进行详细的介绍。首先，本文将介绍Adobe Animate软件的主要功能，包括多种动画和交互设计、制作和发布功能等方面。接着，本文将讨论Adobe Animate的使用技巧，包括如何创建和编辑动画、使用高级工具来增强动画效果以及如何发布您的动画等方面。最后，通过一个实际案例，说明Adobe Animate软件的具体使用方法。
其实这是一篇容易引起撕逼的文章，java是一种覆盖范围广，可跨平台的编程语言，python也是近几年火遍全世界的语言。先说结论，java是基础，另外一个是加分项，我仅代表我个人观点，为了祖国和谐，人民安康，请各位看官尽量理性讨论。
人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久，也是应用最广泛的图像。近几年随着研究方法的进步以及相关数据集的收集，人脸风格化成为了一个非常热门的研究领域和应用方向，本文我们来介绍其中的核心技术和相关资源。
我们知道图片除了最普通的彩色图，还有很多类型，比如素描，卡通，黑白等等，今天就介绍如何使用python和opencv来实现图片变素描图。
图像特效处理一般是对图像的像素点的通道、灰度值值等进行操作，达到想要的结果，下面将会给大家一一呈现一些简单特效的原理以及代码实现，希望能够对大家有一定的帮助。
小时候，我其实还是有点艺术细胞的，喜欢看火影忍者和七龙珠的我，虽然没学过绘画，但也笨手笨脚地画了不少作品。
在AI绘画领域，stable diffusion模型在图像生成方面取得了显著的进步，然而，如何对画面的各个分区进行精细的上色仍然是一个挑战。为了解决这个问题，我们引入了regional-prompter，一种新的技术，可以帮助我们对AI绘画的各个区域进行有针对性的上色。
现有的解决方案通常需要用户提供的二进制掩码来指定目标发型。这不仅会增加用户的劳动成本，而且也无法捕捉复杂的头发边界。这些解决方案通常通过方向图编码头发结构，然而，这对编码复杂结构并不是很有效。
甚至不画嘴，也不会生成无嘴怪人。效果真实，画面高清，连脸上的皱纹，都刻画得清清楚楚。
一种简单的数码照片后期润饰 1 打开图片,执行色像/饱和度（-40）降低饱和度。 2 新建一图层，将图层模式改为柔光，用画笔工具将需要润饰的部分画几下，这里可以利用色板方便的提取颜色 3 图片色彩过渡不够柔和，再执行一下滤镜下面的高斯模糊（+85）
本期将创建一个类似于Adobe Lightroom的Web应用程序，使用OpenCV和Streamlit实现图像的卡通化
AI中石膏特效应该怎么使用呢？ai中有很多效果，想要制作石膏效果，该怎么制作呢？下面我们就来看看详细的教程。
如今我们构建一个项目需要用到很多第三方的类库，如写一个使用Spring的Web项目就需要引入大量的jar包。一个项目Jar包的数量之多往往让我们瞠目结舌，并且Jar包之间的关系错综复杂，一个Jar包往往又会引用其他Jar包，缺少任何一个Jar包都会导致项目编译失败。
PS的滤镜功能可以制作水珠效果，该怎么制作呢？下面我们就来看看详细的教程。 1、新建文档，如图。 2、执行滤镜→渲染→纤维，参数如图。 3、设置前景黑色，背景白色，执行滤镜→纹理 → 染色玻璃，参数如
选自arXiv 作者：Wanchao Su、Dong Du、Xin Yang、Shizhe Zhou、Hongbo Fu 机器之心编译 参与：Panda 如果设计工具能根据简单的素描自动生成法线贴图，那将能够为图形设计师提供很大的帮助。近日，香港城市大学、中国科学技术大学、大连理工大学和湖南大学四所高校的研究者提出了一种使用生成对抗网络的法线贴图生成方法。该研究的论文已被将于 5 月 15-18 日在加拿大蒙特利尔举办的 ACM SIGGRAPH 交互式 3D 图形和游戏研讨会（i3D）接收。 法线贴图（n
Adobe的AIGC生图平台Firefly最近进行了一次大更新。Adobe直接把它命名为Firefly 2。
这一系列的文章已经写了第二篇了，所以这个系列将会转变为连载文章，每当我有什么新的发现，都会更新。
近年来，随着监控摄像头的普及与应用，监控摄像头系统在打击罪犯和刑侦安全方面起到了至关重要的作用。利用监控系统查找犯罪嫌疑人，从而侦破案件已经成为公安机关的重要破案手段。这一重要应用使得行人重识别问题得到广泛关注。行人重识别是指给定行人在某一监控摄像头下的图片，利用计算机视觉算法在其余监控摄像头下识别出这一特定行人。
本文主要是提供了一个接口文档的范文，内容修订历史、目录、时序图、接口要素描述、接口说明、使用示例、字典、FAQ。 使用MD格式文档（makedown），选择原因，容易格式转换，开发便于修改，版本维护界面，修改记录明显，普通文本工具即可编辑。
https://github.com/AndroidDeveloperLB/AndroidJniBitmapOperations
先看效果图，类似效果大家可能见过，但用ps做的效果肯定没见过，涉及到一些知识点，该怎么制作逼真的效果呢？下面我们就来看看详细的教程。
此前，机器之心报道过三星人工智能研究中心和伦敦帝国理工学院提出的新型端到端系统，仅凭一张人脸照片和一段音频，就可以生成新的讲话或唱歌视频。
它之所以能辅助绘画新手和普通用户画出像样的肖像画，是因为可以根据你的初始线条给出人像全局框架和局部细节的素描线条。
本文讲述的图片特效处理包括：怀旧、光照、光晕、底片、浮雕、模糊、锐化、黑白、冰冻、素描，所有这些特效都是基于一定的算法，对图像每个点的RGB值进行计算，并汇总所有点的计算结果生成新图片。 特效处理主要用到Bitmap类的三个方法： createBitmap : 创建一张新图片。 getPixels : 从指定图片中获取所有点的像素数组。 setPixels : 对指定图片设置所有点的像素数组。
这篇文章有4篇论文速递，都是CVPR 2018论文，包括zero-shot learning、图像合成和图像转换等方向。
备忘录是 ipad 自带的笔记应用，你可以直接使用它。你不仅可以使用它记笔记，还可以用来绘画，不过这些都需要你有一定的技术，因为它很简单，只提供了三种画笔。
任何分类的设计师都需要有一定的美术基础，甚至也要有一定的手绘能力。我们在用电脑设计图形的时候其实也在潜移默化地在使用我们储存在大脑中的美术知识和审美，即使再先进的人工智能，也不能代替设计师的审美和美术知识。说到底软件仅仅是工具而已。要想提高你图形的审美和设计感，那么就需要补一下美术基础的课了。互联网视觉设计中手绘在互联网设计中占的比重也在逐渐增多。对于我们UI设计师来说手绘也成为一个绕不过去的技能，但是不要紧张：我们不需要成为手绘大神或者插画师，只需要掌握一定的美术知识再加练习即可。那么如果我们掌握了美术知识并可以画出还可以的画，对我们会有什么好处呢？
本文将简单盘点在 CVPR2020 上的图像合成方面的论文，然后给出下载地址以及开源代码 github（如果有开源）。
抠图是图像编辑的基础功能之一，在抠图的基础上可以发展出很多有意思的玩法和特效。比如一键更换背景、一键任务卡通化、一键人物素描化等。正是因为这些有意思的玩法，CVPy网站上的一键抠图功能上线以来，从赞数来看，人气之高已经遥遥领先于CV派内其他高手，可见此模型的受欢迎程度。
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