Mixlab 小杜 近期谷歌研究与特拉维夫大学推出一种使用 “Cross-Attention Control” 方法，支持用文本多次编辑 “由文本生成的图像” 的新模型。...的编辑框架，其中图像编辑仅由文本控制。...小杜 作者的方法使我们能够仅编辑文本提示来把控图像生成制作的过程，为基于文本输出操作的图片编辑应用程序开发铺平了道路。...Mixlab 小杜 本文展示了由文本控制生成图像的4种功能效果- 1.文本主体替换 2.文本主体修改变化 3.风格替换 4.风格权重修改 # 01 文本替换图像主体 # 02 文本修改图像主体变化...# 03 文本替换图像风格 # 04 文本修改图像风格权重 小杜 项目提供了体验demo，感兴趣的同学也可以体验一下哦～ 项目地址： prompt-to-prompt.github.io
SVG 使用 XML 格式定义图像。 从这点我们就可以知道SVG是可以通过文本来定义图形的。...PowerBI 适用 SVG 面临的问题 喜欢研究的伙伴可以搜索更多的资料，但这里将直接说明在PowerBI中是如何应用 SVG 的，那我们要回答： 在PowerBI中如何适用 SVG 如何从web下载...的关键所在，然后设置该度量值的数据分类为图像URL，并用表格显示，如下： 将鼠标移动到该度量值上，可以看到背后就是一串文本定义。...用绝对值转换为相对值实现上述归一化处理 按 SVG 显示折线点集的规律合并坐标点 注意：在SVG中，y是距离屏幕顶的距离，所以用100-y做处理 构建SVG数据 效果如下： 左边是矩阵中使用 Sparkine 度量值的效果，旁边是对应使用三个折线图的效果...，说明 Sparkline 可以大致显示数据变化的趋势，将它放在矩阵中确实不失为一种非常酷的技巧。
要启动容器，请单击要使用的计算节点下的“ 添加容器”，然后添加以下选项： 在名称旁边的文本框中使用Master作为容器名称。 使用jenkins作为源图像，在“ 选择图像 ”旁边的文本框中。...单击“ 卷”旁边的“ +”，然后在出现的文本框中指定/var/jenkins_home。将Jenkins主目录放在卷中可以让您在重新启动容器时保留配置，并允许您使用其他容器功能中的卷备份容器。...在Rancher UI中，单击剩余计算节点上的“ 添加容器 ”，然后添加以下选项： 在名称旁边的文本框中使用Slave 1作为容器名称。...在选择图像旁边的文本框中使用usman / jenkins-slave作为源图像。 然后单击高级选项。您将从Command选项卡开始。...单击“ volume”旁边的“ +”，然后在出现的文本框中指定/var/jenkins。 最后，单击“ 创建”。
10、生存期神包survminer 11、你的图像有大（每次输出都是自己瞎蒙着调整，快来看看这个～） 12、管道操作什么的都在这！...15、下面这些跟机器学习有关 14、mlr 16、caret 17、地图有关的 18、文本挖掘用到的 19、还有下面这些～ 上面这些，就是现在所有R Cheat...Sheet，关键的彩色打印出来放在桌子旁边，遇到问题先按照包去找一找，因为图像很直观，比去google搜索应该更容易找到答案～～～ 感谢Rstudio给予的帮助，提供这么好的作品供大家学习。...如果需要pdf图，可以到官网直接下载～ 网速不给力？
由于文本具有连续性，我们利用RNN及LSTM网络，来训练在给定已有前面单词的情况下网络预测后续一系列描述图像的句子的功能。...为了将单词转化成适合于LSTM网络输入的具有固定长度的表示序列，我们使用一个嵌入层来学习如何将单词映射到256维特征，即词语嵌入操作。...由于LSTM单元更支持用256维文本特征作为输入，我们需要将图像表示格式转换为用于描述序列的表示格式。因此，我们添加了嵌入层，该层能够将4,096维图像特征映射到另一个256维文本特征的矢量空间。...拿如下的图像作为例子： △ 一只长颈鹿站在树的旁边 此图片的对应生成字幕是“长颈鹿站在树旁边”。...但是如果我们观察其他图片，我们可能会注意到，对于任何带有长颈鹿照片，它可能都会生成标题“一只长颈鹿站在树的旁边”，因为在训练集中，带有长颈鹿的图像样本经常出现在树林附近。
其训练数据为包含视觉、连续状态估计和文本输入编码的多模式语句。 经过单个图像提示训练，PaLM-E不仅可以指导机器人完成各种复杂的任务，还可以生成描述图像的语言。...从最上面的抽屉里拿起绿色的薯片 4.放在柜台上。 同样，让机器人去拿一个苹果时，给出图片后，机器人执行任务步骤如下—— 人类：给我拿一个苹果。...模型的泛化方面，PaLM- E控制的机器人可以把红色积木移到咖啡杯的旁边。 值得一提的是，数据集只包含有咖啡杯的三个演示，但其中没有一个包括红色的积木块。...类似的，虽然模型此前从未见过乌龟，但照样可以顺利地把绿色积木推到乌龟旁边 在零样本推理方面，PaLM-E可以在给定图像的情况下讲述笑话，并展示了包括感知，基于视觉的对话和计划在内的能力。...此外，PaLM-E还可以在给定带有手写数字的图像执行数学运算。 比如，如下手写餐馆的菜单图，2张披萨需要多少钱，PaLM-E就直接给算出来了。 以及一般的QA和标注等多种任务。
房间的地板上看起来太空荡了，想加个凳子，只需在你中意的地方框一下，然后输入文本「在地板上添加一个矮凳」，一张凳子就出现了： 相同的操作方式，在圆桌上添加一个茶杯： 玩具旁边摆放一只手提包统统都可以...，I-N2N 直接改变了玩具原来的模样， MV-Inpainting 给出的结果更加糟糕，只有 InseRF 符合要求。...MV-Inpainting 以及 InseRF 这项研究重点关注在 3D 场景中插入生成对象（generative object insertion），这种方式在跨多个视图的同时还能保持一致，并且新生成的对象可以摆放在场景中的任意位置上...InseRF 由五个主要步骤组成： 1）基于文本提示和 2D 边界框，在选定的场景参考视图中创建目标对象的 2D 视图； 2) 根据生成的参考图像中的 2D 视图重建 3D 对象 NeRF； 3)...具体来说，他们选择 Imagen，这是一种强大的文本到图像扩散模型，并通过使用 RePaint（一种使用扩散模型进行掩码条件修复的方法）进一步使其适应掩码条件。
一个双马尾的小女孩, 在老人旁边默默地盯着水面 3. 老人抬杆, 中了一尾红色鲤鱼 4....一个小女孩在老人旁边开心地蹦跳, 庆祝钓上了鱼 使用 Monochrome Storyboard style，结合上述描述拆分的画面，每个场景矩阵式排列，画面旁边有描述场景的注释 DALL·E 3的应用领域广泛...允许用户通过一个更友好、可视化的网页界面来与Stable Diffusion模型互动，而不需要直接操作底层代码或终端命令。 界面让那些没有深度学习或编程经验的用户也能够轻松生成图像。...from=sd 快手Kolors Kolors 是一个基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型，在数十亿个文本-图像对上训练而成。...目前支持： AI文本到图像生成：输入简单的文本提示词描述即可生成各种场景和画面 多种风格的创意表达：支持如摄影、插画、3D、海报、时尚、动漫、建筑、艺术字等多种图像风格 灵活的图像尺寸比例：Ideogram
接下来的事情我将用大名鼎鼎的lena图像来作为演示，图片我放在下面了，有需要的可以自取。 第一章：准备工作 安装必要的库 首先，咱们得准备一些工具。你不可能用手工工具来做这件事，是吧？...numpy as np # 加载照片 image_path = 'lena.png' # 替换成你的图片路径 img = Image.open(image_path) 这里面的文件路径可以用绝对路径（直接复制图片路径...当然如果你觉得这幅字符画非常有艺术感，你可以将它保存成文本文件，方便日后查看或分享。 下面是完整代码。...你不仅学到了图像处理的基础知识，还学会了如何将数字世界的图像“转化”为另一种艺术形式。...结语：让我们一起变得更加诗意 通过这个简单的教程，你发现了 Python 的一些基础应用：图像处理、灰度值映射、字符画生成等。更重要的是，你领略了如何将这些技术融入到日常的有趣项目中。
1.4 ImageLinkLabel控件的Image属性是用来设置链接文本旁边的图像的。如果设置了Image属性，则链接文本旁边会显示一个图像，并根据需要自动调整链接文本的大小和位置。...在属性窗格中，找到Image属性，并单击其旁边的按钮，以打开图像选择器对话框。在图像选择器对话框中，选择要在链接文本旁边显示的图像，然后单击“确定”按钮。...检查LinkLabel控件上的显示效果，如果需要可以调整链接文本的位置和大小。注意，LinkLabel控件的Image属性只能显示一个图像。...如果需要在链接文本旁边显示多个图像，则需要使用其他控件或自定义控件来实现。...以下是LinkLabel控件常用的场景：显示网址链接：当需要在Winform中显示网址链接时，可以使用LinkLabel控件，这样用户单击链接时就可以直接访问该网址。
该技术有一些直接应用场景，比如为 YouTube 视频生成简介，又比如为无标签图像做注解，但其价值远不止于此。...由于文本的序列本质，我们需利用 RNN/LSTM 中的循环。对于序列中的给定词语，这些网络被训练，用以预测下一个词语以及图像表示。...由于 LSTM 单元需要 256 维文本特征作为输入，我们需要把图像表示转译为针对目标注解的表示。...为实现这一点，我们使用了另一个 embedding 层，学习把 4,096 维图像特征映射到 256 维文本特征的空间。...几乎可以肯定，这图片是“长颈鹿站在一棵树旁边”。但是，如果我们看看其他图片，会立刻发现无论对于哪一张生成的注解都是“长颈鹿站在一棵树旁边”。这是因为训练集中的长颈鹿都出现在树旁边。
我们介绍了 Diffusion Explainer，这是第一个解释 Stable Diffusion 如何将文本提示转换为图像的交互式可视化工具。...通过比较两个相关文本提示引导的图像表示在细化时间步上的演变，用户可以发现提示对图像生成的影响。...与现有的使用强化学习模仿全身运动的数据驱动方法相比，我们通过在类似 GAN 的设置中利用多个鉴别器，同时并直接从多个参考运动中学习特定身体部位的解耦运动。...然而，只有网页的一部分被保留：图像标题对、长文本文章或原始 HTML，永远不会全部放在一个地方。网页任务因此很少受到关注，结构化图像文本数据也未得到充分利用。...我们设计了一种新颖的注意力机制 Prefix Global，它选择最相关的图像和文本内容作为全局标记，以关注网页的其余部分以获取上下文。
结果显示，有 PaLM-E 加持的机器人确实会排列积木，把相同的颜色块放到一起： 你还能命令 PaLM-E 将红色积木推到咖啡杯旁边而不会出错： 除了解锁机器人相关任务外，PaLM-E 还是一个合格的视觉...前段时间，他们发表了一篇论文，探讨如何将 ChatGPT 的功能扩展到机器人领域，从而让我们用语言直观控制如机械臂、无人机、家庭辅助机器人等多个平台。...2022 年 Brian Ichter，Fei Xia 等人在 SayCan 的论文中提出将 LLM 的输出与学习到的机器人策略相结合以做出决策，但其局限性在于 LLM 本身仅提供文本输入，对图像输入还没有涉及...此外，当前 SOTA 视觉语言模型是在典型的视觉语言任务（如视觉问答（VQA））上训练而成，不能直接用来解决机器人推理任务。...其中 表示图像的嵌入。PaLM-E 的输出是由模型自回归生成的文本，可以是问题的答案，也可以是 PaLM-E 以文本形式生成的应该由机器人执行的一系列决策。
前言 前面我们介绍了tkinter主窗口的一系列操作，本篇文章我们将介绍Label控件，Label（标签）控件，是 Tkinter 中最常使用的一种控件，主要用来显示窗口中的文本或者图像，并且不同的 Lable...label常用属性 Label（标签）的常用属性如下表： 属性名称 说明 anchor 控制文本（或图像）在 Label 中显示的位置（方位），通过方位的英文字符串缩写（n、ne、e、se、s、sw、w...用来指定 Label 控件的边框宽度，单位为像素，默认为 2 个像素 bitmap 指定显示在 Label 控件上的位图，若指定了 image 参数，则该参数会被忽略 compound 控制 Lable 中文本和图像的混合模式...，若选项设置为 CENTER，则文本显示在图像上，如果将选项设置为 BOTTOM、LEFT、RIGHT、TOP，则图像显示在文本旁边。...拜仁慕尼黑") #显示图片(注意这里默认支持的图片格式为GIF) photo = tk.PhotoImage(file = 'bayern.png') print(type(photo)) # 将图片放在主窗口的右边
多模态 AI 的背景与意义 多模态 AI 的核心在于能够同时处理和理解多种类型的数据（如文本、图像、音频等），从而实现更丰富的应用场景。例如： 图像生成：根据文本描述生成图像。...DeepSeek 与多模态模型的集成 以下是一个简单的代码示例，展示如何将 DeepSeek 与 Stable Diffusion 结合，实现文本到图像的生成。...多模态任务的未来发展方向 DeepSeek 在多模态任务上的未来发展可以从以下几个方面展开： 模型联合训练 通过联合训练，DeepSeek 可以直接学习文本、图像、音频之间的关联，从而实现更高效的多模态任务处理...跨模态检索与生成 通过引入跨模态注意力机制，DeepSeek 可以实现文本与图像、音频之间的双向检索与生成。 QA 环节 Q: DeepSeek 是否可以直接处理图像或音频数据？...本文通过代码示例展示了如何将 DeepSeek 与 Stable Diffusion 结合，为开发者提供了多模态集成的思路。
前段时间，有人问我：什么是锚文本？锚文本很重要，该如何去优化？当我听到这个问题时，就感觉应该是个新手，并没有直接回答，过了几天，找到SEO十万个为什么的内容让他先看看。...1 保持自然...多才多艺 在这引用Google的说法，任何网站的每个部分，包括链接和相关的锚文本，都需要为用户提供真正的价值。链接只能放在用户期望看到的地方，这样他们才能获得有用的信息。...所以，锚文本链接页面类型，我们也应该考虑到。也许对于初学者SEO专业人员会把重点放在顶层页面上，主要是链接到主页，登录页面，甚至是具体的产品页面。...7 用户关心的才是最好的 我们自己应该都会有过这样的经历，我们有时候在阅读一篇文章时，页面的前几个段落，标题，小标题和图像成为焦点，而其他地方往往是会忽略。...因此，我们可以把相关内容放在页面的这些“热门”部分旁边以增加点击率和参与度是有意义的。 不过，对于这种做法也别太过分。
结果效果是这个样子的： [1240] 看来实际的效果与我们想象中的不太一样，原来Drawable在一开始我们并没有设置它的位置 drawable.setBounds(0, 0, 80, 80) 那么我们应该如何将绘制居中显示文字的旁边...getTextWidth() { //在draw时不断计算TextWidth似乎是不合理的，当然目前只是演示用法 //再者若是多行文字，则测量结果会偏大，但此处不再讨论，有兴趣可以直接去看源码...mProgressDrawable.setBounds(offsetX, bounds.top, bounds.right + offsetX, bounds.bottom); //我们并不能通过offset来直接位移...文字也居中了： [1240] 最后再说一下收缩效果的实现方式 主要也是通过getLayoutParams().width和getLayoutParams().height来改变布局的尺寸，在开始收缩时先将文本设置为空...（头发又变少了呢〜） 最后可以看下完整实现的效果，已经上传到github上了（LoadingButton），加了一些功能（本来只是想简单实现一个按钮旁边有一个Loading，结果功能越写越多就变成这样，
有了这样一个大的上下文窗口，Transformer 可以用于文本以外的应用，包括像素或音符，使其能够用于生成音乐和图像。 但是，将 Transformer 扩展到更大的上下文窗口会遇到限制。...当哈希值被分配时，序列会被重新排列，将具有相同哈希值的元素放在一起，并被分成片段(或块)，以支持并行处理。然后将注意力机制放在这些更短的块(以及它们的相邻块以覆盖溢出)中，从而大大减少了计算负载。...由于 Reformer 具有如此高的效率，它可以直接应用于上下文窗口比几乎所有当前最先进的文本域数据集大得多的数据。也许 Reformer 处理如此大的数据集的能力将刺激社区创建它们。...原始图像来自Imagenet64数据集。 虽然 Reformer 在图像和视频任务上的应用潜力巨大，但在文本上的应用更令人兴奋。Reformer 可以一次性在单一的设备中处理整个小说。...按照我们公开研究的传统，我们已经开始探索如何将其应用于更长的序列，以及如何改进位置编码的处理。
就是将文本提示词的内容转换成图片。 小学写的作文经常出现“看图写作”，现在使用 SD 就是先写作，然后让 AI 去画图。反过来了~ 在 SD WebUI 中，txt2img 就是文生图的功能面板。...将下载好的大模型放在 sd.webui\webui\models\Stable-diffusion 这个目录下即可。...高分辨率修复 V1.5的模型的训练精度是 512 * 512 像素，新的 SDXL 模型也只是 1024 * 1024 像素的精度，如果直接将宽高设置得比较大，生成出来的图片很容易出现多头多手等怪异问题...生成的总批次数和单批数量 在设置宽高的选项旁边有 Batch count（总批次数） 和 Batch size（单批数量）选项。...Seed 输入框旁边有几个按钮，骰子的意思是将种子数设置回 -1，也就是随机数。 绿色回收icon的那个按钮会将上一次生成图像的种子数填入 Seed 输入框里。
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