你是否曾经有过想将一段文字转换为图片的需求?或许是为了发布在社交媒体上,或者是为了设计海报、广告等等。如果您正在为此苦恼,那么不妨试试文字转图片软件!这类软件可以将您的文字转换为美轮美奂的图片,让您的文字更加生动有趣。那么,你知道文字转图片软件有哪些吗?一起来看看吧。软件一:一键AI绘画这款软件通过提供丰富的功能,来帮助你轻松地绘制出高品质的图画。它拥有AI绘画、图片贴纸、添加滤镜等许多强大的功能
转载 2024-02-19 17:04:49
90阅读
 ?大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流? ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。如果你对这个系列感兴趣的话,可以关注订阅哟?文章目录数据集拥抱人脸数据集初探从数据集到数据帧查看类别分布我们的推文有多长?从文本到标记字符标记化词标记化子词标记化
提示:文本生成是nlp的重要领域,而可控文本生成的出现对于NLP研究具有重大意义。边学边总结不断更新,先把大框架搞好。 文章目录前言一、可控文本生成任务通过关键字生成可控文本通过知识图谱生成可控文本通过键值对生成可控文本通过标题生成可控文本基于文本增强的文本生成二、文本生成模型与挑战1.模型预训练模型(Pretrained Models)2.挑战三、文本生成的小子类 评论生成四、可控文本生成实现的
1. 模型原理Transformer是一种基于全连接神经网络的编码器-解码器(encoder-decoder)架构实现,它由输入模块、编码器模块、解码器模型和输出模型四部分组成。其结构如下图所示: 图1 Transformer模型 关于Transformer的基础知识介绍,网上已有许多公开的资料。读者可自行查阅学习。本文默认大家已具备Transformer相关的基础知识,文本将讨论其中值得注意的四
一、背景在做生成式的文本生成时候,有基于encoder-decoder结构的方案(如bart,t5之类);有基于unilm式的通过mask,使得仅使用encoder就可以做生成式,下面介绍一下这几种方案和效果。二、常见方案介绍1. bert+unilm主要思路就是src和tgt拼接输入bert,但是对于src来说内部可以互相访问,但不可以访问tgt部分;对于tgt来说可以访问全部src,但是内部只
ChatGPT自去年11月发布后在各个领域引发轰动。尤其是在学术界,它引发了一场禁止使用人工智能作弊撰写论文的风波。然而,时代变化得太快。据泰晤士报,国际文凭组织(IB)反其道而行之,表示将允许参加IB课程的学生使用ChatGPT来撰写论文,只要学生正确引用聊天机器人生成的段落,不将其冒充为自己的内容。自动生成原创文章文案软件: 国际文凭组织向世界各地的学生提供课程,即IB课程。学
摘要: 想要在没有任何问题的情况下生成文本,而无需自己构建和调整神经网络吗?赶紧来看看textgenrnn项目吧,它只需几行代码就能轻松地在任何文本数据集上训练任意大小和复杂度文本生成神经网络。 备注:源代码支持英文语料,我进行了修改支持中文语料https://github.com/jinjiajia/textgenrnn-chinese正文: textgenrnn就是采用RNN的方式来实现文本生
文章目录一、简介二、transformer结构三、用于文本分类的transformer1. embedding layer(嵌入层)2. positional encoding(位置编码)3. Scaled dot-product attention(缩放的点乘注意力机制)4. Multi-head attention(多头注意力)5. Padding mask6. 残差连接7. Layer N
在现代科技的帮助下,我们可以通过 AI 绘画技术将文字描述转化为图像。这种技术可以被广泛应用在各种场景中。例如可以被用来创造出独特的广告和营销素材,当一个公司或品牌需要呈现一个新的产品或服务时,他们可以提供一段文字描述,并让 AI 绘画技术将其转化成一个引人注目的图片或视频。那么有没有文字生成图片的软件呢?接下来我会分享几个AI绘画软件,让你的创意更加丰富多彩。软件一:一键AI绘画一键AI绘画是一
导语Lichee是一个多模态内容理解算法框架项目,其中包含数据增强、预训练引擎、常见模型以及推理加速等模块。由腾讯看点内容算法研发中心研发。并于2021年在腾讯看点、腾讯视频、内容管线、QQ等业务场景均有落地,并平均减少标注样本量40%+。经过多次实践迭代,可以大幅缩短信息流内容理解需求的研发周期提升人效。此外,为QQ浏览器2021AI算法大赛-多模态视频相似度赛道提供baseline模型及代码。
图像文本生成1 国际研究现状        图像文本生成技术是指根据给定的图像生成描述该图像内容的自然语言文本,例如新闻图像附带的标题、医学图像附属的说明、儿童教育中常见的看图说话、以及用户在微博等互联网应用中上传图片时提供的说明文字。依据所生成自然语言文本的详细程度及长度的不同,这项任务又可以分为图像标题自动生成图像说明自动生成。前者需要根据应用
文本图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像。用户可以输入他们喜欢的任何文字提示——比如,“一只可爱的柯基犬住在一个用寿司做的房子里”——然后,人工智能就像施了魔法一样,会产生相应的图像文本生成图像(text-to-image)可以根据给定文本生成符合描述的真实图像,其是多模态机器学习的任务之一,具有巨大的应用潜力,如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。本篇将简
本次学习主要分为三部分,分别是文本预处理、语言模型和循环神经网络。 文章目录文本处理读入文本分词建立词典将词转为索引语言模型n元语法时序数据的采样随机采样相邻采样循环神经网络循环神经网络的构造 文本处理文本处理是针对文本数据(即序列数据)进行建模前的准备工作,通常的处理包含四个步骤:读入文本;分词;建立字典,将每个词映射到一个唯一的索引(index);将文本从词的序列转换为索引的序列,方便输入模型
背景:最近在一家小公司搞了一个基于BERT的文本分类的项目,该项目训练好之后需要将模型保存为saved model形式tensorflow将BERT模型保存为PB(saved model)并部署,最终部署在阿里云机器学习平台上。客户端发送测试请求之前需要先把文本数据转换为BERT要求的形式,即input_ids、input_mask、segment_ids。 目前全网好像没有找到类似的工具(有的话
1. BLEU原理Bleu (Bilingual Evaluation Understudy) 是衡量一个有多个正确输出结果的模型的精确度的评估指标。比较候选译文和参考译文里的 n-gram 的重合程度。多用于翻译质量评估。Bleu 可以说是所有评价指标的鼻祖,它的核心思想是比较候选译文和参考译文里的 n-gram 的重合程度,重合程度越高就认为译文质量越高。unigram用于衡量单词翻译的准确性
## Python文本生成图像 在当今信息爆炸的时代,图像处理已经成为了一种常见的技术需求。有时,我们希望将一些文本数据转换成图像,以便更好地展示和传达信息。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,提供了各种库和工具,使得将文本转换为图像变得非常简单。 本文将介绍如何使用Python将文本生成图像,并提供示例代码和相关说明。 ### 使用Python库生成图像 Python中有几
原创 2023-08-24 08:59:40
448阅读
在笑话语料库上训练角色级语言模型。 我决定尝试解决此问题的方法,我在OpenAI的“ 请求研究”博客中找到了该方法。 您可以在这里查看代码。 这是用Pytorch编写的,并且受到Fast.ai关于从头实现RNN的精彩课程的启发。 我开始使用OpenAI提供的数据集进行 数据准备 。 数据被转换为小写字母,并且在初次运行时,我选择了评分最高的笑话,其单词长度小于200。这是遇到的所有令牌的示例
人工智能技术是当今世界最重要和最具前瞻性的技术之一,它已经广泛应用于各种领域,从医疗保健到交通运输、金融和娱乐等。人工智能技术可以为人类带来巨大的好处,例如提高生产力、提高效率、增强安全性、改善生活质量等等。智能写作是一种使用人工智能技术自动生成文本的方法。它通过使用机器学习算法来识别文本模式,并生成相应的文本。智能写作技术可以用于生成各种类型的文本,如新闻报道、技术文档、小说等。智能写作的最大优
 在本文中,将探讨了transformer高效训练方法,从存储效率、硬件算法协同设计和计算效率三个角度进行了阐述。在计算效率方面,介绍加速优化器、初始化、稀疏训练、过参数化、大批次训练和增量训练等优化策略,以及token掩码和重要性抽样等数据选择方法。在内存效率方面,介绍并行化、量化训练、再物化、卸载和参数效率微调等策略。在硬件算法协同设计方面,介绍稀疏矩阵乘法、低精度硬件感知和高效注意
1. Seq2seq model1.1 Seq2seq model 的应用场景语音辨识, 中文音频到中文 文字, 音频到文字语言翻译, 中文文字到英文, 文字 到文字;语音翻译, 中文音频 到 英文 文字, 结合上述两个; 世界上7000 多种语言,还有 很多语言,还没有文字 ,文本 到语音: 输入文本,输出音频;用于文法解析(用于编译过程中, 编译),seqseq for syntactic P
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5