将tensor转换为numpy import tensor import numpy as np def tensor2img(tensor, out_type=np.uint8, min_max=...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
模型设计复杂，训练困难 LapSRN 渐进式 三立方插值 残差网络 L1损失 产生多尺度超分图像，网络拥有更大的感受野 重建质量不佳 EDSR 后采样 亚像素卷积 残差网络 L1损失 增大模型尺寸，降低训练难度...，提高主观视觉质量 采用了稠密连接，计算量大 RCAN 后采样 亚像素卷积 残差、注意力机制网络 L1损失 通过注意力网络使模型专注于高频信息的学习 引入通道注意力机制的同时，将各个卷积层视为单独的过程...，但在处理大视差的情况下效果迅速下降 HCSR 光流法 —— 混合策略融合 重构损失 对抗损失 引入SISR方法生成的中间视图，解决跨尺度输入之间的显著分辨率之差引起的变换问题 依赖于LR与HR之间的对准质量...，计算多个视图差会带来巨大的计算量 SSEN 可变性卷积 —— RCAN基础网络 重构损失 感知损失 对抗损失 使用非局部块作为偏移量估计来积极地搜索相似度，可以以多尺度的方式执行像素对齐，并且提出的相似性搜索与提取模块可以插入到现有任何超分网络中...，丰富了HR纹理细节；并且在特征空间进行多级匹配，促进了多尺度神经传输，使得模型即使在参考图像极不相关的情况下性能也只会降低到SISR的级别 当相似纹理较少或者图像区域重复时，不能很好地处理，计算成本高
他们发现，增加扰动的规模会提高生成保真度，同时会降低样本多样性。Ho & Salimans (2021) 引入无分类器指导，其中条件扩散模型 使用类别标签进行训练。...为了将我们所有的数据转换为一种通用格式，我们使用 Blender（Community，2018）从 20 个随机摄像机角度将每个 3D 模型渲染为 RGBAD 图像，Blender 支持多种 3D 格式并带有优化的渲染引擎...对于每个模型，我们的 Blender 脚本将模型标准化为边界立方体，配置标准照明设置，最后使用 Blender 的内置实时渲染引擎导出 RGBAD 图像。 然后，我们使用渲染将每个对象转换为彩色点云。...这可能会导致 CLIP R-Precision 降低，因为某些物体不容易从所有角度识别。 我们的方法生成的点云必须在渲染前进行预处理。...将点云转换为网格是一个难题，我们使用的方法有时会丢失点云本身中存在的信息。
只需两分钟，玩转图片转3D！ 还是高纹理质量、多视角高一致性的那种。...不管是什么物种，输入时的单视图图像还是这样婶儿的： 两分钟后，3D版大功告成： △上，Repaint123（NeRF）；下，Repaint123（GS） 新方法名为Repaint123，核心思想是将2D...之前，将图像转换为3D的方法通常采用Score Distillation Sampling (SDS)。...反演将图像反演到确定的潜在空间，为后续的去噪过程奠定基础，生成忠实一致的图像。...此外，为了执行无分类器引导以提升图像质量，论文使用CLIP将参考图编码为图像提示，用于指导去噪网络。
对于大多数公共医学图像分割的挑战，它总是需要同时分割多个类别。为每个类别输入准确的prompt可能会变得麻烦，尤其是当器官和组织很小并且彼此相邻时； 分割性能在很大程度上取决于prompt质量。...在实验部分尝试了不同的k值，当k＞2时，在k−2阶段，转置的conv层被替换为conv层，使得输出特征图总是放大4x。最后，应用kernel-size为1的逐点conv层来生成每个类的预测Mask。...4.4、实验结果 1、Label-efficient Adaptation 当在新的数据集上微调模型时，为了降低标注成本，希望微调仅在有限的标注图像的情况下实现有希望的结果。...当SAM编码器产生的视觉特征不具有丰富的医学图像语义信息时，这种简单的预测Head会导致模型能力较弱，并可能出现不足。...当Depth时，更大的预测Head会带来更好的模型能力。然而，当Depth > 4时，从增加预测Head中的参数所获得的好处开始减少。
该工具基于一个多文档界面，可以对子窗口使用浮动或选项卡视图。除此之外，Sherloq还支持以各种文本和图形格式输出结果。...（*） 文件 元数据转储：收集所有元数据信息并显示安全警告（**） EXIF结构：转储物理EXIF结构并显示交互式视图（*） 缩略图分析：如果存在，提取嵌入的缩略图并突出显示差异（*） 地理位置数据：如果存在...，获取地理数据并将其定位在世界地图视图上（*） 检查 增强放大镜：应用本地视觉增强功能以更好地识别伪造图像（*） 图像调整：应用标准调整（对比度、亮度、色调、饱和度…）（*） 色调范围扫描：交互式色调范围压缩...，更容易检测伪影（*） 引用比较：同步的双视图，用于比较引用和证据图像（*） JPEG格式 质量估计：提取量化表并估计上次保存的JPEG质量（*） 压缩重影：使用误差残差检测不同级别的多个压缩（**）...*） 颜色空间转换：将图像转换为RGB/HSV/YCbCr/Lab/CMYK颜色空间（*） 主成分分析：使用PCA将RGB值投影到不同的向量空间（*） RGB像素统计：计算每个像素的最小/最大/平均RGB
该工具基于一个多文档界面，可以对子窗口使用浮动或选项卡视图。除此之外，Sherloq还支持以各种文本和图形格式输出结果。...（*） 文件 元数据转储：收集所有元数据信息并显示安全警告（**） EXIF结构：转储物理EXIF结构并显示交互式视图（***） 缩略图分析：如果存在，提取嵌入的缩略图并突出显示差异（***） 地理位置数据...：如果存在，获取地理数据并将其定位在世界地图视图上（***） 检查 增强放大镜：应用本地视觉增强功能以更好地识别伪造图像（***） 图像调整：应用标准调整（对比度、亮度、色调、饱和度…）（***） 色调范围扫描...：交互式色调范围压缩，更容易检测伪影（***） 引用比较：同步的双视图，用于比较引用和证据图像（***） JPEG格式 质量估计：提取量化表并估计上次保存的JPEG质量（***） 压缩重影：使用误差残差检测不同级别的多个压缩...（*） 颜色空间转换：将图像转换为RGB/HSV/YCbCr/Lab/CMYK颜色空间（***） 主成分分析：使用PCA将RGB值投影到不同的向量空间（***） RGB像素统计：计算每个像素的最小/最大
前言 在过去的几年里，人工智能（AI）取得了极大的进展，而AI的新产品中有AI图像生成器。这是一种能够将输入的语句转换为图像的工具。...夜晚的云端城堡，电影般的画面 - 图片由Midjourney生成 DALL-E 2原理 DALL-E 2主要由两部分组成——将用户输入转换为图像的表示（称为Prior），然后是将这种表示转换为实际的照片...它所做的事情与DALL-E 2所做的相反——它是将图像转换为文本，而DALL-E 2是将文本转换为图像。引入CLIP的目的是为了学习物体的视觉和文字表示之间的联系。...使用主成分分析（Principal Component Analysis）或PCA降低文本嵌入的维度。 使用文本嵌入创建图像嵌入。 进入Decoder步骤后，扩散模型被用来将图像嵌入转化为图像。...用户使用“/imagine”命令生成图像，并像其他AI图像生成工具一样输入命令提示。然后机器人会返回一张图片。
在这项工作中，我们介绍了两种用于高质量视频生成的扩散模型，即文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）模型。T2V 模型根据给定的文本输入合成视频，而 I2V 模型则包含额外的图像输入。...我们提出的 T2V 模型可以生成分辨率为 1024×576 的逼真和电影质量的视频，在质量方面优于其他开源 T2V 模型。...I2V 模型旨在生成严格遵循所提供的参考图像内容的视频，保留其内容、结构和风格。该模型是第一个开源 I2V 基础模型，能够将给定图像转换为视频剪辑，同时保持内容保留约束。...为了克服这些限制，我们引入了 CustomNet，这是一种新颖的对象定制方法，它明确地将 3D 新颖视图合成功能合并到对象定制过程中。...此外，我们引入了精致的设计，通过文本描述或特定的用户定义图像来实现位置控制和灵活的背景控制，克服了现有3D新颖视图合成方法的局限性。
这些大型编码器在处理多帧视频时需要反复通过编码器，造成了巨大的计算负担。 视频理解的复杂性：现有方法将图像语言架构简单适配到视频理解上时，会导致在仅训练视频数据时性能显著下降。...多模态驾驶语言的构建 视觉令牌化（Observation Tokenization）：使用预训练的VQ-VAE将驾驶视频帧转换为离散的图像令牌。...首先，给定生成或渲染的 3D 对象的多个视图，多视图扩散模型会提取一组合理且视图一致的部分分割，将对象划分为多个部分。...测试时提取：通过多次运行Φseg并量化输出图像来获得不同的分割。 2. 上下文部分补全（Contextual part completion） 问题定义：将分割的部分转换为完整的3D部分重建的问题。...多视图部分分割：PartGen将3D对象分解为部分的问题视为一个多视图分割任务，通过微调多视图图像生成器来预测每个部分的颜色编码分割图。
DALL·E2训练一个prior模型，将文本特征作为该模型的输入，输出为图像特征，将这个图像特征给解码器，从而生成一个完成的图像。...——一种直接将文本到图像（T2I）生成的最新巨大进展转换为文本到视频（T2V）的方法。...5、DreamBooth：微调文本到图像扩散模型以实现主题驱动生成一些大型文本到图像模型基于用自然语言编写的文本提示（prompt）实现了高质量和多样化的图像合成。...在渲染城市规模的场景时，将城市场景分为多个模块（Blocks），并且将NeRF也单独分配给每个block进行渲染，在预测时动态地呈现和组合这些NeRFs。...在DreamFusion中，使用了一个预先训练的二维文本到图像扩散模型，扩散模型是潜在变量生成模型，它学习将样本从可控制的噪声分布逐渐转换为数据分布。
有些人在戴上VR设备时会出现晕动病的症状，这可能会让VR变成一种糟糕的体验。VR开发人员花费了大量的时间和研究来减少这种影响，其中一种解决方案与人工智能有关。...使用这种算法，它可以拍摄低分辨率图像并输出超高分辨率图像，并且可以实时进行。该技术还利用深度学习使这种转换成为可能，而无需依赖外部存储设备。...LG表示，人工智能技术可以将VR设备的延迟降低五倍，同时还可以降低能耗，因为GPU上的负载较少。通过使用这种技术，使低端GPU可以产生高质量的VR体验也成为可能。...为了测试这项技术，LG和西江大学创建了一个电动装备，可以通过模拟人类的光学视图和头部动作来测量VR头戴设备中的延迟。...通过将较低分辨率的图像转换为较高分辨率的图像，该方案可以显着减少VR用户移动其头部或头部时出现的运动之间的延迟。 而VR制造商是否会采用这种方式还未可知，他们或者会将更多的精力放在日益强大的硬件上。
为了解决这些问题，论文提出了一个名为UniDrive的框架，它通过部署一组统一的虚拟相机空间，并利用基于地面感知的投影方法，将原始相机图像转换为这些统一的虚拟视图。...UniDrive框架主要包含以下几个关键组件和步骤： 统一虚拟相机空间：部署一组统一的虚拟相机空间，将原始相机图像转换为这些虚拟视图。...图像级转换和视图融合：将每个原始视图转换为虚拟视图后，通过加权求和的方式将所有转换后的视图融合成最终的输出图像。权重可以基于原始视图和虚拟视图之间的夹角距离或相机的接近程度来确定。...UniDrive框架：提出了一个包含统一虚拟相机空间和地面感知投影方法的框架，用于将原始图像转换为统一的虚拟视图，从而降低对具体相机参数的依赖。...具体来说，论文试图解决以下几个关键问题： 离散与连续标记的使用：大多数视觉自回归模型需要将图像转换为有限词汇量的离散标记，这可能会引入显著的信息丢失，从而限制模型性能。
JPG作为一种广泛使用的图片格式，具有较高的压缩率和较好的图像质量，但在需要共享、存档或保护图像时，转换为PDF格式则显得更为方便和高效。下面我们就全面分析一些这两种格式之间的区别和转换方法。...❤保护图像质量：PDF格式可以保留图像的原始分辨率和颜色信息，不会因压缩而损失质量。❤便于归档和存储：PDF文件通常较小，便于存储和管理，同时支持添加元数据和标签，便于检索。...2.转换的劣势❤文件大小增加：相比于原始图片文件，转换为PDF后文件大小可能有所增加，尤其在高分辨率图像时。❤编辑受限：PDF文件的编辑相比图片文件更为复杂，需要专门的PDF编辑软件。...高质量的转换该工具在转换过程中能够保持高质量的输出，尤其是在文本和图像的保真度方面，尽量减少格式丢失和排版变化，确保用户最终得到的文件与原版相符。3....它支持将JPG等图片格式快速转换为PDF文件，且支持批量转换和自定义页面设置，非常适合职场人士使用。
文本转视频功能为用户提供了一种便捷的方式，只需输入描述性文本，系统即可将其转换为相应的视频。...OpenAI 最近发布了其最新的人工智能模型，一种名为 Sora 的文本到视频模型，能够根据文本提示生成长达一分钟的高质量视频。这种扩散模型将简短的文本描述转换为高清视频剪辑。...因此，从某种角度来说，OpenAI Sora 具备能够生成高质量、高忠实度的视频内容，并支持多种功能，例如根据文本指令生成视频、将图像转换为视频、扩展现有视频等。...通过将视频分解为可管理的块或"补丁"，我们能够实现更高效、并行的训练过程。这就好像解决一个复杂问题时，我们逐个解决其中的难题，使得训练过程不仅更快速，而且更有效。...3、多样化的功能：OpenAI Sora 不仅能够将文本转化为视频，还支持视频到视频的合成和图像转视频等功能。
使用Recompress for Mac，可以优化和压缩PDF，例如减小PDF文件大小，恢复损坏的PDF文件，创建低分辨率副本，打破上传限制，将矢量转换为位图图形等。...创建低分辨率副本 对于共享文档，人为降低图像质量可能是将文件标记为副本的简单，简单但有用的方法。使用较低质量的副本，接收器不能轻易地再现原始的清晰，高分辨率的副本。...重新/压缩可以帮助缩小扫描仪或MFP文件的大小，并通过改进的兼容性可靠地将文档上载到相关服务。 将矢量转换为位图图形 cad绘图和类似的矢量文档可能会创建数十甚至数十万个矢量路径。...有时甚至与3D视图或符号的小图像集合混合。使用我们的经典重新压缩算法，这些文件通常不会压缩太多。...但是，Re / compress现在还具有可选的光栅化传递，可将这些传递转换为图像，因此通常可以创建更小，速度更快的打开和查看文件。
许多PDF创建者应用程序（例如多功能打印机）或其他简单应用程序在创建PDF文档时通常不使用最高级的压缩形式（甚至根本不使用）！重新/压缩分析PDF文件并确定可以进一步压缩哪些对象以节省存储空间。...创建低分辨率副本 对于共享文档，人为降低图像质量可能是将文件标记为副本的简单，简单但有用的方法。使用较低质量的副本，接收器不能轻易地再现原始的清晰，高分辨率的副本。...重新/压缩可以帮助缩小扫描仪或MFP文件的大小，并通过改进的兼容性可靠地将文档上载到相关服务。 将矢量转换为位图图形 CAD绘图和类似的矢量文档可能会创建数十甚至数十万个矢量路径。...有时甚至与3D视图或符号的小图像集合混合。使用我们的经典重新压缩算法，这些文件通常不会压缩太多。...但是，Re / compress现在还具有可选的光栅化传递，可将这些传递转换为图像，因此通常可以创建更小，速度更快的打开和查看文件。
2020 年，加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。...研究人员为了解决这个问题将每个圆锥变成一组各向同性高斯，使用多采样和特征加权：各向异性子体素首先转换为一组点近似其形状，然后每个点被认为是一个各向同性高斯尺度。...Mip-NeRF 360 表明，与之前学习一个的 mi-nerf 或多个的 nerf 的策略相比，该方法显著提高了速度和渲染质量，这些策略都使用图像重建损失进行监督。...方法都需要一个函数来将度量距离 t∈[0，∞) 转换为标准化距离 s∈[0,1] 的方法。...在训练过程中，研究者将数据项乘以每条射线的尺度因子，在测试时他们分别评估每个尺度。这大大增加了模型跨尺度泛化的重建难度，并导致混叠伪影效果显著出现，特别是在粗尺度上。
主要面临三个技术挑战： 首先，预测图像中存在伪影（丢失像素）。例如，由于遮挡或视图外，某些内容未在参考视图中采样，DIBR 无法正确生成它们，从而导致伪影。...另一方面，在带宽受限的情况下，增加比特率可能会导致交互延迟增加，导致预测周期更长，进而降低预测性能。 本文的贡献在于： 首先，提出了一种质量驱动的 3D 块缓存，以减少“空洞”伪影。...实验表明，与现有方法相比，在提供相同视频质量的情况下，ZGaming将交互延迟从23 ms降低到0 ms，或者在保持零延迟的情况下将视频质量提高5.4 dB。...表 1 结果表明，与现有方法相比，在提供相同视频质量的情况下，ZGaming将交互延迟从23 ms降低到0 ms，或者在保持交互延迟为0 ms的情况下，将视频质量提高了5.4 dB。...服务器端预测 将 LSTM 推理分载到服务器会带来以下限制： 首先，服务器端预测可能会导致额外的带宽使用。服务器需要在多个时间点预测其帧并将其预取到客户端。前景帧的倍增会导致传输期间额外的带宽使用。
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