AI科技评论按:本文由作者Adit Deshpande总结,AI科技评论编译整理。Adit Deshpande目前是UCLA计算机科学专业生物信息学方向的大二学生。他热衷于将自己的机器学习和计算机视觉
编者按:本文由作者Adit Deshpande总结,AI 研习社编译整理。Adit Deshpande 目前是UCLA计算机科学专业生物信息学方向的大二学生。他热衷于将自己的机器学习和计算机视觉技术应
在夜间由于视线问题,视野范围大大减少,醉酒驾车、闯红灯问题时有发生,如何减少交通事故的发生,道路监控在这方面有着很大的帮助。但同样的问题,夜晚则是考验监控设备的时候,如何能更清楚的监控道路车辆,对于减少交通事故能够起到很大的帮助。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 考眼力:你能分出下面哪张图是电脑合成的吗? 是这位神似年轻时莱昂纳多的神秘男子—— 还是这位卷发碧瞳女士—— 难以分辨。 但事实是,上面两张均为
也许你曾从橱柜里翻出家人们压箱底的老照片,而它们已经泛黄发脆,甚至有些褪色;也许你在拍照时不慎手抖,只好把糊成一片的照片都丢进“最近删除”。而微软亚洲研究院在计算机视觉顶会 CVPR 2020 发表的两项黑科技——基于纹理 Transformer 模型的图像超分辨率技术,和以三元域图像翻译为思路的老照片修复技术,将能让这些照片奇迹般地恢复如初。同时,图像超分别率技术将于近期上线 PowerPoint,未来也将有更多图像修复技术集成进微软 Office 产品中。
详情见之前的笔记 matting系列论文笔记(一):Deep Image Matting
来源:arXiv 编译:Bing 生成对抗网络一直是深度学习的重要工具,经过近几年的发展,GANs也衍生出了许多不同的模式,例如DCGANs、Wasserstein GANs、BEGANs等。本文将要探讨的是条件GAN(Conditional GANs)在图像生成中的应用。 条件GANs已经应用与多种跟图像有关的任务中了,但分辨率通常都不高,并且看起来很不真实。而在这篇论文中,英伟达和加州大学伯克利分校的研究人员共同提出了一个新方法合成高分辨率的街景,利用条件GANs从语义标签映射生成的2048x1024的
1.TM1 0.45-0.52um,蓝波段,对水体穿透强,对叶绿素与叶色素反映敏感,有助于判别水深及水中叶绿素分布以及水中是否有水华等.
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图,获得艺术比赛第一名,没想到现在AI 这么厉害了,今天分享几个AI 黑科技工具,在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
PAG 4.2 版本在以下几个层面进行了完善:AE 特性支持方面,新增支持了 3D 图层、色相/饱和度、亮度和对比度;推出了全新的 UI 场景播放组件 PAGImageView,相比之前方案可以大幅降低 70% 以上的内存和 28.6% ~ 41.6% 的 CPU 占用;针对音视频的垂直使用场景,增加了内置的占位图替换视频、音频播放及导出视频文件的能力;针对素材防盗用的需求推出了 PAG 素材加密的能力。 4.2 版本主要修改内容 AE 特性新增支持 ● 3D 图层 (3D Layer) ● 色相/饱
明敏 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道丨公众号 QbitAI 终于,我小学时的梦想有人实现了! 只需要我拍下自己的笔迹,AI就能帮我誊抄英语作业,画风“完全一致”的那种: 甚至帮别人抄作业也没问题…… 简直吊打一批只能仿手写、价格还动辄几百上千的“作业神器”。 咳咳,划重点: 虽然功能很强大,但这可不是给你们抄英语作业的。(作业就得认真做!) 这是Facebook AI最新出品的“文字风格刷”(TextStyleBrush),它只需要一张笔迹的照片,就能完美还原出一整套文本字迹来。 不仅能移花接木,
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本文介绍了语音合成系统的评测方法和指标,包括发音准确性、韵律准确性、字典覆盖度、字词清晰度、韵律平滑度、自然度、无意识错误、声音属性、声音相似度、音频质量、生成语音的清晰度、听众的接受度、发音和韵律等。同时,还介绍了一种基于主观评测、客观评测的评测方法,包括MOS、错误检测、语音识别、声学模型、发音和韵律等评测指标。
他曾信誓旦旦表示全面拥抱AI。如今,就是一个交卷的时刻。有AI加持的小米是怎样的体验?看惯了大风大浪的雷军都不由感叹:变化真是一日千里!
不知道你会不会跟小编一样,照镜子的时候自我感觉良好,一拍照的时候总觉得哪里不对劲?如果说相机记录了你的容颜,那么自己照镜子的时候,多少脑补了一些王力宏、胡歌的棱角给自己。凌晨5点的时候,你自信满满去全民K歌直播,结果粉丝都在睡觉,来不及点赞;此时,你凭什么知道,你拍的视频究竟有多美呢?丽影,提供基于图像或视频的主观质量评估技术,让你知道视频有多美! 01 质量评估是什么? 1. 直观解释 质量评估技术可以告诉你,下面两个视频的主观质量得分是多少,从而判断出哪个视频的得分更高。关键词:机器打分 (点击
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
近日,计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果公布,从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文,录取率约为 22%。本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《Deep Image Harmonization via Domain Verification》。
苹果公司通过试验证明,使用细化后的图像进行训练可以大幅提高多种机器学习任务中模型的准确度。为了克服这种缺陷,他们制定了一种细化合成图像的方法,用以提高图像的真实度。以下是苹果公司发布在名为“Apple
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
将网页保存为图片(以下简称为快照),是用户记录和分享页面信息的有效手段,在各种兴趣测试和营销推广等形式的活动页面中尤为常见。
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图像合成 (image composition) 是图像处理的常用操作,把前景从一张图上剪贴下来粘贴到另一张图上,获得一张合成图。合成图可以用来获取感兴趣的目标图像,也可以用于数据增广,有着广泛的应用的前景。但通过这种方式得到的合成图存在诸多问题,比如前景的大小或位置不合理、前景和背景看起来不和谐等等。我们的工作侧重于解决合成图中前景和背景不和谐的问题。具体来说,在合成图中,前景和背景是在不同的拍摄条件 (比如时刻、季节、光照、天气) 下拍摄的,所以在亮度色泽等方面存在明显的不匹配问题。图像和谐化 (image harmonization) 旨在调整合成图中的前景,使其与背景和谐。
选自Apple 参与:机器之心编辑部 从 CoreML 到自动驾驶汽车,苹果的新技术探索在形成产品之前通常都会处于接近保密的状态,直到去年 12 月底,他们才以公司的名义发表了第一篇机器学习领域里的学术论文,介绍了自己在改善合成图像质量方面的研究。最近,这家以封闭而闻名的科技巨头突然宣布将以在线期刊的形式定期发表自己在机器学习方面的研究,而这份期刊的第一篇文章主要探讨的依然是合成图像的真实性,让我们先睹为快。 苹果机器学习期刊:https://machinelearning.apple.com/ 现在,神经
随着互联网和数字技术的发展,人们对于图像处理需求越来越高。而Photoshop软件是一款功能强大,被广泛使用的图像处理软件。 本文旨在探讨Photoshop软件在图像处理中的应用及其优势,以期为相关领域的工作者提供参考和借鉴。
NPlayer 是由 Typescript 加 Sass 编写,无任何第三方运行时依赖,Gzip 大小只有 21KB,兼容 IE11,支持 SSR。该播放器高度可定制,所有图标、按钮、色彩等都可以替换,并且提供了 内置组件 方便二次开发。它还拥有插件系统,弹幕功能 就是使用插件形式提供。该播放器可以接入任何 流媒体,如 hls、dash 和 flv 等。
最近接收到一个优化需求:就是对之前的行程文档的图文介绍添加打印生成 pdf 的功能
从用户访问资源到资源完整展现在用户面前的过程中,通过技术手段和优化策略,缩短每个步骤的处理时间从而提升整个资源的访问和呈现速度。
工作中有些流程会用到PDF电子扫描件,当身边没有扫描设备时,通常会用手机拍照然后合成PDF。 有一个问题是:合成的PDF文件很大,甚至远大于照片本身大小。比如照片是4M的,合成的PDF文件就基本要30M的样子。
图像合成 (image composition) 是指把一张图片的前景剪切下来,粘贴到另外一张背景图片上,得到一张合成图。广义来讲,把来自不同图片的多个视觉元素嫁接到同一张图片上,都属于图像合成的范畴。图像合成有着广泛的应用场景,比如人像换背景、虚拟社交、艺术创作、自动广告等等。下图展示了得到一张合成图的过程。
前些日子,Deepfake技术现身印度选举,被候选人用在了竞选拉票的宣传材料上。虽然此候选人以惨败而收场,但这意味着Deepfake点燃的AI换脸之火有逐渐升温的迹象。
语音合成(Text To Speech,TTS)技术将文本转化为声音,目前广泛应用于语音助手、智能音箱、地图导航等场景。TTS的实现涉及到语言学、语音学的诸多复杂知识,因合成技术的区别,不同的TTS系统在准确性、自然度、清晰度、还原度等方面也有着不一样的表现,如何从多维度综合评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。针对TTS前端、后端的存在的问题,选取TTS评测指标,制定各指标评测方法,形成了一套系统的TTS评测方案。
在这个图像和视频逐渐成为主流媒介的时代,大家早已对「抠图」习以为常,说不定还看过几部通过「抠图」拍摄的电视剧呢。然而,相比于人像抠图,长相各异、浑身毛茸茸的动物似乎难度更大。
TTS的实现涉及到语言学、语音学的诸多复杂知识,因合成技术的区别,不同的TTS系统在准确性、自然度、清晰度、还原度等方面也有着不一样的表现,如何从多维度综合评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。
移动互联网时代,人类生产的新数据正以指数级别增长,数据中心越来越大,并消耗着地球上难以想象的巨大能耗,但人类依然可能面临着“数据无处存放”的境地。
但每年研究关注的内容都有所变化,有学者整理了2020年中最重要的、最有意思的人工智能相关论文,其中人工智能伦理 、模型偏见等都受到了比以往更多的重视。
随着人工智能技术的发展,智能图像处理成为了一种风靡全球的热门技术。智能图像处理可以帮助我们从大量的图像数据中提取最有价值的信息,为医疗、军事、安防等领域带来了重大的贡献。然而,图像处理的难点也随之而来,下面我们来简单介绍一下图像处理的难点以及解决方式的比对。
给定梵高的星空,AI化身梵高大师,对这种抽象风格顶级理解后,做出无数幅类似的画作。
将hls视频加密集成到网站是为了让要保护的视频不能轻易被下载,即使下载到了也是加密后的内容,无法播放。在线付费观看视频的模式越来越适应时代需求,如果视频被录制并非法传播,付费业务将受到严重威胁。因此hls视频加密的技术变得尤为重要。
Mi通过调用 canvas API 实现图片和文字的合成,并最终生成图片 base64,合成成功后向用户展示和分享。它可以将多张图片和文字合成一张全新的图片。
---- 新智元报道 编辑:袁榭 拉燕 【新智元导读】虽然DeepFake能令人置信地换脸,但没法同样换好头发。现在浙大与瑞典研究者都扩宽思路,用GAN或CNN来另外生成逼真的虚拟发丝。 DeepFake技术面世的2010年间末叶,正好赶上了川普时代。 无数搓手打算用DeepFake来好好恶搞大总统一下的玩梗人,在实操中遇到了一个不大不小的障碍: 各家DeepFake类软件,可以给图像换上金毛闯王的橙脸,但那头不羁的金发实在让AI都生成不出令人置信的替代品。 看,是不是那头毛就让DeepFake
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】虽然DeepFake能令人置信地换脸,但没法同样换好头发。现在浙大与瑞典研究者都扩宽思路,用GAN或CNN来另外生成逼真的虚拟发丝。 DeepFake技术面世的2010年间末叶,正好赶上了川普时代。 无数搓手打算用DeepFake来好好恶搞大总统一下的玩梗人,在实操中遇到了一个不大不小的障碍: 各家DeepFake类软件,可以给图像换上金毛闯王的橙脸,但那头不羁的金发实在让AI都生成不出令人置信的替代品。 看,是不是
论文链接: 2017 Background Matting: The World is Your Green Screen 代码:http://github.com/senguptaumd/Background-Matting
随着4G网络的推广和网络带宽的提升,视频成为互联网用户主要的消费载体,用户通过短视频来分享和浏览信息。由此视频的编辑功能越来越重要、越来越普遍。视频编辑的App也如雨后春笋般涌现。
M3U8视频如何加密?加密后能实现哪些功能?通过专用加密软件进行加密,加密后的视频在电脑网页/安卓和IPhone等手机网页中均可打开即播,杜绝了下载后播放、杜绝其他网站播放(只允许授权域名可以播放),可以确保视频的安全性,同时不影响用户的正常观看体验。
它是一个简单的全连接神经网络,使用2D图像的信息作为训练数据,还原拥有体积的3D场景。
对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片,我们可以使用Image模块中的open(fp, mode)方法,来打开图片。open方法接收两个参数,第一个是文件路径,第二个是模式。主要的模式如下:
Deepfake 就是前一阵很火的换脸 App,从技术的角度而言,这是深度图像生成模型的一次非常成功的应用,这两年虽然涌现出了很多图像生成模型方面的论文,但大都是能算是 Demo,没有多少的实用价值,除非在特定领域(比如医学上),哪怕是英伟达的神作:渐进生成高清人脸 PGGAN(https://arxiv.org/abs/1710.10196 ) 好像也是学术意义大于实用价值。其实人们一直都在追求更通用的生成技术,我想 Deepfake 算是一例,就让我们由此出发,看看能否从中获取些灵感。 一、基本框架
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】传统的帧插值通常都是在两张极其相似之间生成图像。最近Google提出的FLIM模型能够对动作变化幅度较大的两张照片进行帧插值来生成视频:首次引入Gram损失,不仅锐度提升,细节也拉满! 帧插值(Frame Interpolation)是计算机视觉领域的一项关键任务,模型需要根据给定的两个帧,来预测、合成平滑的中间图像,在现实世界中也有极大的应用价值。 常见的帧插值应用场景就是对提升一些帧率不够的视频,一些设备都配有专门的硬件对输入视频的帧率进行
想当年吴用智取生辰纲的时候,抢完就跑,根本不用担心指纹问题,而现在连一根头发都不能留在案发现场,光靠DNA就能抓到犯罪分子。
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