板绘如何提取线稿？简单几步提取线稿！每当看到一些很漂亮的作品的时候，就很想拿过来自己上色，但是却总是苦恼不知道该怎么抠出线稿，那么今天小编给大家介绍一下PS怎样提取漫画的线稿？日本画师ゆづあ的作品如果大家想要学习绘画的话，可以去轻微课网站看一下，里面有大量的绘画学习资源、教程、素材。下载“轻微课APP”学习更方便！话不多说，快来看看PS怎样提取漫画的线稿？1、 打开PS，导入自己想要提取线稿的图片
提取线稿是图像处理中的一项重要技术，它可以将一张图片中的线条部分提取出来，方便后续的处理和分析。在python中，有许多库可以实现提取线稿的功能，比如OpenCV和Pillow等。本文将介绍如何使用这些库来提取一张图片的线稿，并展示一些实际的应用场景。
## 提取线稿的原理
提取线稿的原理是通过图像处理技术来识别图片中的边缘信息，进而将边缘信息提取出来形成线条。在图像中，边缘通常是色彩变化较大
原创
2024-04-24 05:57:47
620阅读
对于许多艺术和设计项目，提取线稿是一项关键任务。在本文中，我们将探讨如何运用稳定的方法来实现这一目标，确保您能够高效地提取线条，适合后续的设计或处理流程。以下是详细的步骤和指南，帮助您从环境准备到扩展应用全方位掌握“stable 提取线稿”这一技术。
### 环境准备
在开始之前，请确保您的计算环境满足以下要求。我们将提供前置依赖的安装指导和版本兼容性矩阵。
#### 前置依赖安装
- P
Paddle版本：2.0.0rc Python版本：python3 运行方式：python3命令行界面，非分布式方式 1. 安装飞桨¶
如果您已经安装好飞桨那么可以跳过此步骤。我们针对用户提供了一个方便易用的安装引导页面，您可以通过选择自己的系统和软件版本来获取对应的安装命令，具体可以点击快速安装查看。具体步骤在CentOS的linux机器上，安装python3,安装paddleyum insta
转载
2023-12-23 18:12:18
199阅读
首先声明，不详细讲解代码部分，主要是针对课程的理解及对作业的分析。 今天学习的内容比较简单，开始介绍了飞浆开源深度学习平台、为什么要存在深度学习框架（个人认为这个是必然要出现的，所有开发者都会想到的这个问题，大大节省了编写底层代码的时间，我之前用的是tensorflow框架，就特别好用，然后百度的Paddle Paddle也支持相互转换，这就完美了。）使用飞浆作为深度学习框架的优势（这里怎么说，
转载
2023-12-22 09:09:52
111阅读
原标题：手把手教你如何使用photoshop提取线稿在服装设计的过程中，线稿的绘制是必不可少的，以往设计师们更多的手绘线稿，然而随着设计软件的兴起，用PHOTOSHOP就可轻松的提取线稿，省时省力。今天小编就为大家推荐一篇用PHOTOSHOP提取线稿的教程，虽不是专门针对服装来讲的，但只要掌握其中技巧，相信提取服装线稿也是so easy!首先,我们先打开一张图片打开图片之后, 我们先把图像处理成黑
转载
2023-12-20 23:22:25
98阅读
Day5- 作业-综合大作业作业作业要求作业具体步骤环境配置与准备代码实现结果展示爬取评论条数评论审核（不良**）词云 大家好，我是EverdayForCode。你，今天学习了吗！我太懒了，都结营一周多，我还没有把笔记写完！何来自律呀！五一放假五天，耍太嗨，连考试都没考，我是要凉了吗！作业作业要求完成爱奇艺《青春有你2》评论数据爬取：爬取任意一期正片视频下评论，评论条数不少于1000条 。词频统
# 使用 Python 飞浆进行 NLP 的实现指南
欢迎来到自然语言处理（NLP）的世界！在这篇文章中，我们将通过飞浆（PaddlePaddle）库来实现基本的 NLP 任务。如果你是一名刚入行的小白，别担心，我将引导你完成整个过程。
## 整体流程
首先，让我们概述一下整个实现过程。在下表中，你将看到实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述
初次接触paddlepaddle是在胡晓曼老师的博客上，当时想要去了解一下卷积神经网络网络的原理，就在百度上到处搜索，然后就看到了最后赵晓曼老师说的用paddle实现卷积神经网络。也是这次偶然的机会，让我了解到了paddlepaddle，于是乎就开始关注到了paddle。正好这个时候还看见了百度架构师手把手教你深度学习这门课程，卧槽，瞬间就被这标题给吸引住了（还好不是标题党，不然我就要化身万年喷子
转载
2024-04-02 10:54:31
124阅读
6月28日，2019中国人工智能峰会(CAIS 2019)在南京举办，大会以“智能＋拥抱未来”为主题，汇聚人工智能领域学术界、产业界众多领袖及代表，探讨中国人工智能的现在与未来。百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术与应用国家工程实验室副主任吴甜受邀出席“AI的开源与开放”高峰论坛并发表主题演讲，阐述了全球软件开源开放的现状，以及中国首款自主研发的深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)的
转载
2023-11-29 16:10:38
71阅读
# Docker 与飞桨：深度学习容器化实践
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的企业和研究者开始使用深度学习框架进行模型训练和部署。飞桨（PaddlePaddle）作为国内领先的深度学习平台，提供了丰富的API和工具，支持多种深度学习任务。然而，在实际应用中，我们经常会遇到环境配置不一致、依赖冲突等问题。为了解决这些问题，Docker技术应运而生。本文将介绍如何使用Docker技术与飞桨结合
原创
2024-07-25 07:01:22
157阅读
在现代机器学习和深度学习领域，飞浆（PaddlePaddle）作为百度推出的一款开源深度学习框架逐渐受到越来越多开发者和企业的青睐。本文将基于Python环境，详细讲解如何使用飞浆模型的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展，帮助大家更好地掌握这个强大的工具。
## 背景定位
在开发中，使用飞浆进行模型训练和推理时，我们可能会遇到一些问题，例如模型训练速度慢、收敛
# 飞浆架构入门指南
## 引言
在软件开发中，飞浆架构是一种流行的架构模式，它使得应用程序更灵活、更易于扩展。在这篇文章中，我们将深入探讨飞浆架构的实现过程，让你在学习后能够独立构建一个简单的项目。
## 实现飞浆架构的流程
下面是实现飞浆架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 预计完成时间 |
|------|-------------------
原创
2024-10-25 03:31:37
55阅读
百度飞桨（PaddlePaddle）是一种支持深度学习的开源平台，其中包含了多种深度学习模型的实现。其中，Transformer 模型是一种用于序列建模的非常强大的模型，已经被广泛应用于机器翻译、自然语言处理等领域。使用百度飞桨实现 Transformer 模型，通常需要进行以下步骤：准备数据集：首先，你需要准备一个数据集，该数据集包含了需要建模的序列数据。例如，在机器翻译任务中，你需要准备一组双
转载
2024-01-01 06:54:56
113阅读
# 使用 Python 创建线稿艺术
随着数字艺术的发展，线稿艺术作为一种传统风格，逐渐融入到了现代设计和创造之中。Python 作为一门强大的编程语言，提供了许多库和工具，使得我们能够轻松地创建线稿艺术。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 创建线稿，并提供相关代码示例。
## 什么是线稿艺术？
线稿艺术是一种以线条为主的艺术形式。它通常不包含颜色和阴影，而是通过简单的线条来传达
原创
2024-08-27 04:07:08
88阅读
# Java飞浆：深度学习框架的前沿探索
随着机器学习与深度学习的兴起，越来越多的开发者开始关注如何利用这些技术来解决实际问题。在各种深度学习框架中，Java飞浆（PaddlePaddle for Java）逐渐引起了业内的广泛关注。飞浆是百度开源的深度学习平台，Java接口的引入使得更多Java开发者能够轻松接入深度学习的世界。本文将带你深入了解Java飞浆的使用，同时提供一些简单的代码示例。
文章目录写在前面模型构建基本流程飞桨重写房价预测模型1. 数据处理2. 模型设计3. 训练配置4. 训练过程5. 保存模型测试模型预测效果源代码 写在前面本文源于百度AI平台飞桨学院《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》课程中我自己的心得和理解。本文旨在介绍使用飞桨框架构建神经网络过程，并从房价预测模型的理解和代码的构建角度来整理所学内容，不求详尽但求简洁明了。模型构建基本流程飞桨的模型覆盖
转载
2024-01-28 02:54:47
67阅读
# 如何实现“pp飞浆Docker”——从小白到开发者的指南
在当今的开发环境中，容器化技术如Docker为开发人员提供了极大的便利。特别是如“pp飞浆”这样的项目，使用Docker可以有效管理开发环境，提升部署效率。本文将引导刚入门的小白通过一系列步骤，实现“pp飞浆Docker”。
## 流程概述
我们将遵循以下几个步骤来完成“pp飞浆Docker”的实现，每个步骤都将详细解释：
|
AI Studio链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/2099在一小时的演讲中，来自飞桨团队的资深研发工程师商智洲老师介绍了飞桨原生推理引擎，以及该引擎中针对 GPU 推理所做的优化工作。飞桨推理引擎是飞桨模型推理部署的重要基础之一，已在百度内部各核心业务线和众多 ToB 交付的AI服务中经过充分验证。商智洲介绍，
12月12日，由深度学习技术及应用国家工程实验室主办的WAVE SUMMIT+2021深度学习开发者峰会在上海召开。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰公布飞桨最新成绩单：凝聚406万开发者、创建47.6万模型、服务15.7万企事业单位，中国深度学习平台综合市场份额第一。飞桨十大新发布引领AI技术和生态发展。王海峰表示，飞桨秉承技术创新、开源开放的初心，坚定不移地在核心技术的
