第一部太多了所以分开了 要不太难看了~~ 模型模型来源论文WGANhttps://sota.jiqizhixin.com/project/wgan-gp 支持框架：TensorFlow、PyTorchImproved Training of Wasserstein GANsSAGANhttps://sota.jiqizhixin.com/project/sagan-2 支持框
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2024-08-15 16:26:02
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**CycleGAN及非监督条件图像生成技术简介**图像风格迁移技术逐层图像特征提取保证内容一致性保证风格一致性惩罚因子非监督条件图像生成CycleGAN框架理解StarGAN框架理解StarGAN应用实例公共映射空间映射训练共享编码器与解码器加入领域判别器ComboGANXGAN非监督条件图像生成技术复现CycleGAN论文人脸——动漫脸转换代码编写二次元发色转换总结参考文献 图像风格迁移技术
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2024-05-07 10:56:26
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一直很好奇，今天终于有机会好好研究一下：我把整个过程分为图像的采集，图像的保存，图像的传输，图像的接收，图像的回显。1：图像的采集与保存光的原理： 从上图可以看到，我们日常生活中看到的7种颜色是由最基础三种颜色构成，即在外层的红黄蓝，我们可以通过不同的组合方案构造出其他四种颜色，这样我们就可以随意的组合出任意图案了。小孔成像原理： 光线通过小孔可形成倒立影像。感光材料： 卤化银，当有光线照射
对于梵高的追崇者而言，这绝对是个惊喜！ 最近，荷兰奈梅亨大学就有四名神经领域的科学家研究出了一种新技能，可以将人脸的画像转换成照片，而且清晰度也是非常不错的。参与该研究的两名博士生Yağmur和Umut表示，该功能是利用一套人工智能算法来实现的。在具体操作过程中，他们为了能让草图被计算机准确识别和转换，先是建立了一个数据库，其中包括从网上搜集来的20多万张名人及13000多张普通人的人脸照片。随后
目录全参考图像评价指标 PSNR：（峰值信噪比）值越大，表示图像失真越小。SSIM：（结构相似性）取值范围[0,1]，值越大，表示图像失真越小。LPIPS：（学习感知图像块相似度） 值越低表示两张图像越相似。无参考图像评价指标 NIQE：（自然图像质量评估器）较低的NIQE值大致对应较高的整体自然度。CPCQI：（基于颜色的面片对比度质量指数）较大的CPCQI值则表示
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2024-07-09 22:11:58
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AIGC图像生成技术综述
在现代科技中，AIGC（人工智能生成内容）图像生成技术的迅速发展正在改变我们创作和处理视觉内容的方式。以下是针对该技术的详尽剖析，通过多个维度的结构性展开，以便您全面理解其部署和实施的必要步骤。
## 环境预检
在开始部署AIGC图像生成技术之前，我们需要进行详尽的环境预检。我们将使用四象限图来评估不同环境的兼容性，以及分析依赖配置与版本的对比。
```merma
图像生成和风格迁移是计算机视觉和深度学习领域中的两个重要技术，广泛应用于艺术创作、娱乐、医疗影像等多个领域。下面我们详细解析这两种技术的原理、方法和应用。一、图像生成（Image Generation）图像生成是指通过计算机算法自动生成新的图像，通常基于一些输入条件（如噪声、文本描述、已有图像等）。图像生成技术的核心是通过深度神经网络生成逼真的图像。1. 生成对抗网络（GANs，Generativ
生成对抗网络（GAN）自 2014 年由 Ian Goodfellow 提出以来，已成为深度学习领域最具影响力的生成模型之一。不同于传统生成模型通过显式建模数据分布来生成样本，GAN 采用 "对抗训练" 的思想，让两个神经网络相互博弈、共同进步，最终实现高质量的数据生成。在图像生成领域，GAN 已从最初生成模糊的低分辨率图像，发展到能创作出以假乱真的人脸、艺术画作甚至 3D 模型，推动了计算机视觉
一下wikipedia,说可控性（Controllability）是控制系统一个重要性质，例如，带反馈的不稳定系统可以使之稳定；优化控制。可控性 表示系统在其配置空间中，只用允许的操作进行调整的能力。一般有三类： 1.状态控制：譬如复原（reset）信号在任何系统状态下都可以使系统回 到初始状态。这就是一种状态控制。 2.输出控制：譬如在过去的铁路信号系统中，任何继电器不能吸起或不能落下，都必须显
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2024-04-21 12:50:55
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选自 Intento作者：Grigory Sapunov 机器之心编译文仅分享，侵删目前多模态任务成为行业热点，本文是...
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2022-06-13 09:39:36
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RIP处理印刷页面图文的工作原理，本质是把复杂的页面生成过程分解成页面描述和页面输出两个相对独立的步骤完成。 (1)对印刷页面的描述在印刷和电子出版物中，信息并非无序地出现，而是依照设计人员设计，按页面有序地被组织起来。要将页面完整无误地构建起来，必须对页面元素的特点及其在页面中的状态进行准确地描述。这样的语言就称为“页面描述语言”。可以将页面描述语言定义为：关
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2024-04-28 09:01:11
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最近这一个月有三在知识星球里分享GAN在底层的图像处理中的相关应用，预计会再持续一个月，下面我们对其中的各个方向简单做一些介绍。作者&编辑 | 言有三1 GAN与图像降噪图像在产生和传输过程中都会受到噪声的干扰，因此图像降噪是一个非常基础的问题，生成式模型GAN在捕捉噪声的分布上有天然的优势。有三AI知识星球-网络结构1000变GAN-CNN Based Blind Denoiser
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2024-08-15 11:15:04
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文章目录1、导入需要的库2、导入数据集2.1 读入文件夹中的图片2.2 初始化导入的图片2.3 构建数据集对象3、构建DCGAN网络3.1 建立生成器3.2 建立判别器3.3 实例化判别器和生成器4、建立损失函数4.1 生成器损失函数4.2 判别器损失函数5、初始化优化器6、定义梯度下降过程7、将生成的多张图像放到一个图里并保存8、训练 1、导入需要的库import os
import nump
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2024-04-25 11:45:13
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在 Disco Diffusion 官方说明的第一段，其对自身是这样定义： AI Image generating technique called CLIP-Guided Diffusion。DD 是通过 CLIP 来进行图文匹配，引导 AI 进行图像生成的技术，通过 Diffusion 持续去噪去生成图像的，而在整个过程中，CLIP 不断地评估图像和文本之间的距离，来为生成图像的整体方向进行指
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2024-05-24 22:22:37
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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：
Image Generator - Drawing Cartoons with Generative Adversarial Networks 作者 | Greg Surma 翻译 | GAOLILI 校对 | 酱番梨 审核 | 约翰逊 · 李加薪 整理 | 立鱼王 原文链接： ht
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2024-08-29 13:32:31
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Stable Diffusion作为一种强大的图像生成技术，其目的在于能够根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。本文章
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
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2024-08-12 17:14:32
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第二章 图象获取、显示、表示与处理图象获取是图象的数字化过程，显示则是将数字图象转化为适合人们使用的形式，而处理是通过软件对图象进行变换操作的过程。目录图象获取图象显示图象表示图象处理参考文献作业 1.图象获取图象获取也就是图象的数字化过程，即将图象采集到计算机中的过程，主要涉及成像及模数转换（A/D Converter）技术，曾经是很昂贵的，一直是挡在普通用户面前的难以逾越的主要障碍
1.背景介绍图像生成和纹理分析是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它们在人工智能、机器学习和深度学习加简单和高效。
原创
2023-12-27 09:42:16
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GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是： G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。 D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就
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2024-08-15 10:40:05
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