上班的时候想旅行，休假的时候想躺着，这是大多数年轻人的状态。如果能够躺在床上旅行，岂不美哉？
Adobe Lightroom 2021是一款专业的照片管理和编辑软件，由Adobe公司开发。其界面简洁、易用，可支持多平台系统操作，包括Windows、MacOS和移动设备版本等。Adobe Lightroom 2021提供了全面的照片管理和编辑功能，可以帮助用户高效地管理、选取、处理、优化和分享个人照片集。
PowerPhotos Mac版一款Mac OS平台上的mac专用图片管理工具，PowerPhotos 能快速分析并且查找照片库中重复照片，支持最新的 Photos 照片的资料库。
借助人脸识别，人们可以登录 iPhone，在人群中追踪犯罪分子，在商店中辨别出忠实顾客。此项技术并不完美，但正处于快速改进之中。它基于学习识别人脸的算法以及人脸的数百种特征。
Lightroom 是一款由 Adobe 开发的图像管理和处理软件，它有着强大的功能和直观的界面，成为了许多摄影爱好者的首选软件。
网红脸的标准：大眼睛、尖下巴、高鼻梁，面对上百张的网红照片，你能正确进行匹对吗？事实证明，这不仅是个眼力活儿，还是一个脑力活儿。 近日，蚂蚁金服的官方微博发布消息称，其研发的人工智能生物识别机器人“蚂
Lightroom Classic 2022 是 Adobe 强大的桌面计算机照片编辑和管理软件的最新版本。它于 2021 年 10 月发布，与以前的版本相比具有一系列新功能和改进。
标题有点长，也有点怪。前半部分文艺向，后半部分python技术向。目的就是用PIL库得到100张图的拼图（成果图见文末）。
Photoshop 2022 for Mac中文激活版是一款面向用户的多功能 macOS 图像编辑应用程序，可让您处理、组织、编辑和共享照片和视频，自动为照片着色，轻松消除干扰，快速更换背景，一键选择选区等等，Photoshop 2022 mac版为您提供了全面的工具集，使您能够使用 Mac 执行各种照片处理任务。是一个强大且功能齐全的图像管理软件解决方案。
Adobe Lightroom2023是一款领先的数字照片处理和管理软件，适合于摄影师和设计师，可以大大提升照片后期处理的效率和质量，同时也成为了业内最热门的软件之一。
你是否使用 Flickr，你是否想把你的图片整合到你的 blog 上，如果是的话，那么请你试试下面这个插件吧！翻译自：Weblog Tools Collection 的 APAD: Flickr Photo Album
近日，腾讯优图实验室提出无监督多视角人脸3D重建算法LAP(Learning to Aggregate and Personalize)，摆脱人脸3D训练样本真值依赖，高清还原任意In-The-Wild人脸面部形状与细节纹理，重建精度误差与分辨率大幅超越当前业界State-of-The-Art 水平，该方法同时在多个人脸3D数据集上刷新纪录，相关工作中稿计算机视觉领域顶级会议CVPR 2021(Oral)。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只用一部手机，现实中的2D照片就能渲染出3D模型？ 没错，无需再手动上传电脑或安装激光雷达，苹果手机自带APP就能生成3D模型。 这个名叫Luma AI的“NeRF APP”，正式上架App Store后爆火： 小如3D装饰模型，兼具灯光和形状细节： 大到整个墓园的3D场景渲染版，都能被很好捕捉： 这样无论是风景、3D物体还是人物，都可以被很好地保存进手机，并快速生成对应的3D模型。 所以这个APP究竟包含什么功能，它又具体要如何使用？ NeRF手
什么是机器学习？我们也许可以阅读机器学习的权威定义，实际上，机器学习由解决的问题来定义。因此，理解机器学习的最好的方法就是看一些例题。
编译： Aileen、张远园、Nancyzxll 编者按：今天是母亲节。我们在给伟大的妈妈们送上祝福的同时，特意准备了一些和辣妈们美好生活息息相关的话题。第一个话题与时尚相关—— 我们知道，机器学习已经扰乱了世界的各个行业 ，其中包括了经常被提起的时装零售市场：如库存管理，服装试穿的虚拟现实(VR)系统，最常见的是根据消费者喜好和购买习惯的推荐系统，等等。但我们今天要聊的不是这些，而是来看看机器学习如何从根本上颠覆着时尚行业这一极其主观的行业。 机器学习正在用一些前人从未想过的新颖独特的方式重新定义着时尚界
【导读】图像到图像的转换技术一般需要大量的成对数据，然而要收集这些数据异常耗时耗力。因此本文主要介绍了无需成对示例便能实现图像转换的 CycleGAN 图像转换技术。文章分为五部分，分别概述了：图像转换的问题；CycleGAN 的非成对图像转换原理；CycleGAN 的架构模型；CycleGAN 的应用以及注意事项。
在前言中，已经提到经常使用深度学习的领域就是模式识别。编程初学者都是从打印“Hello World”开始，深度学习中我们则是从识别手写数字开始。 本章中，我会讲解如何在TensorFlow中一步步建立单层神经网络，这个建立的神经网络用来识别手写数字，它是基于TensorFlow官方新手指南中的一个例子改变而来。 根据本书的风格，在本例子中会简化一些概念与理论证明。 如果读者在读完本章后，有兴趣研究例子中相关的理论概念，建议读者去阅读神经网络与深度学习一书，该书同样可在网上获得，该书阐述了本例子中的一些深度理
Canvas是 HTML5 新增的，一个可以使用脚本(通常为JavaScript)在其中绘制图像的 HTML 元素。它可以用来制作
人们想要学习Unix shell的一个常见原因是释放批处理的功能。如果要对许多文件执行某些操作，一种方法是构造一个遍历这些文件的命令来实现。在编程术语中，这称为执行控制，最常见的示例之一是for循环。
超喜欢本周的 GitHub 热点，如果你是个 Windows 用户，但又不得不用 Linux GUI 软件，这次微软帮你解决烦恼，WSLg 能让你用上大量 Linux GUI 软件，Just for you。当然一样让人惊喜的还有 triangula，这个用遗传算法实现了小鱼干最喜欢的几何风格设计，随便上传一张照片，即刻进行进行三角剖分，得到一张颇有设计感的三角图片。智能相片管理器 phototopism 也让人很欢喜，无需你添加任何标签，自动标识图片信息，让你方便快速找到往日记忆。
Gmail 用户有福了，Gemini AI 将帮助大家更智能地搜索、总结和起草邮件。不仅如此，它还能处理复杂任务，例如搜索收件箱、查找收据和填写在线表格，非常适合处理电商退货等事务。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 钱天培、Aileen、Yawei Xia 后台回复“机器品味”，可获得论文原文链接 想拍出专业级的照片，又没有单反、没学过专业的摄影教程？Google最新研发的照片处理黑科技将成为你的救星！这项基于深度学习的技术能够将Google Street View的全景照片处理成以假乱真的专业照片，40%被处理过的高分照片在“图林测试”中获得了专业人士的认可。一起来看看！ 机器学习在有着明确目标定义的领域有非常强大的应用。在那些黑白分明的任务中，机器学习大有用武之地，比如正确
DeepMind的科学家们进行了相关研究，并在Arxiv.org上发表了一篇论文。
论文 1：Using Manipulation to Enable Adaptive Ground Mobility
这篇关于神经网络重渲染的文章，来自CVPR2019 oral.探索在不同的外观（如季节和时间）下记录，建模和重新渲染场景。基于记录旅游地标的互联网照片，论文对照片进行3D重构，并将场景近似为点云。对于每张照片，将场景点云渲染为深度帧缓冲deep framebuffer，并训练神经网络以学习这些初始渲染到真实照片的映射。通过这种方法，我们可以在屏幕前就能获取罗马一天的观光之旅，或者基于这种方法，构建真实的游戏场景体验。该渲染网络还将潜在外观向量和指示诸如行人的瞬态对象的位置语义掩码作为输入，同时对该模型在多种多样的光照条件的数据集上进行评估。作者还提供了视频，展示对图像视点，外观和语义标签的逼真处理。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 什么？这些不是真人照片，都是AI画出来的？！ 最近这样一组美女图片刷屏了，许多人看到第一反应都是“AI逼真到这个份上了？”。 直到看到手部露出了破绽，才敢确定确实是AI画的。 原来在ChatGPT的光芒掩盖一切的这段时间，图像生成AI已经从从画画悄悄进化到了“画照片”。 这种风格和质量的AI照片，还有很多在各大网络社区流传，国内贴吧、微博、NGA，国外推特、油管，到处都是。 有网友表示：AI聊天+AI照片，快进到AI网恋诈骗。 而Cosplay风
作者：Aseem Agarwala 机器之心编译 参与：路、张倩 谷歌今天宣布，旗下 AI 智能相机 Google Clips 的技术再获升级。现在，它已能剪辑并自动捕捉特定时刻的图像——如人们的拥抱和亲吻，或跳跃和舞蹈动作。Google AI 博客对这款智能相机背后的机器学习技术进行了解读。 对我而言，摄影就是在几秒钟之内认识到一个事件的重要性，同时为这个事件找到恰当表达形式的一种精密组织形式。 ——Henri Cartier-Bresson 在过去几年里，人工智能经历了一场类似寒武纪的爆发，在深度学习
Clearview AI 是一家专注于人脸识别的公司，号称拥有最全面的人脸识别系统。可以通过在网络上抓取照片并应用面部识别，警察通过该技术可以监视我们的生活。目前，该公司的 CEO 希望利用 AI 让 Clearview 的监控工具更加强大。
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先
为方便中国游客在芬兰赫尔辛基的旅行，6月25日，赫尔辛基“城市行囊”小程序进行产品升级，新增线上购买交通票服务，成为首个提供当地交通购票服务的海外旅游目的地小程序。 中国游客在登陆“城市行囊”小程序后，可通过微信支付在赫尔辛基市内购买公共交通车票，包括渡轮票，并通过小程序获取线路规划。 向下滑动查看更多图片 线上购买交通票功能是由腾讯公司、赫尔辛基市、芬兰科技公司MaaS Global联合开发制作。线上票务服务是由芬兰科技公司MaaS Global提供，当地交通服务由赫尔辛
尽管深度学习已经在近期取得了一些进步，但在其在自动摄影方面依旧面临着一项极具挑战的难题：相机能够自动抓拍到精彩的瞬间吗？
利用canvas实现一个抠图小工具 0 前言 作为新一代的前端开发工程师，PS抠图切图已经不是必备技能了，我们有UI/交互/视觉等更专业的设计同学帮我们做这个事情。但是有时候还是有一些简单的图片处理工
作为新一代的前端开发工程师，PS抠图切图已经不是必备技能了，我们有UI/交互/视觉等更专业的设计同学帮我们做这个事情。但是有时候还是有一些简单的图片处理工作需要我们去做，例如对图片进行剪裁，调整透明度或者调整图片内的文字等等等。这时候如果有一点PS经验那当然更好，如果没有或者当前的开发环境不一定安装了PS等工具，那我们可能需要去找在线图片处理工具来帮我们完成这些工作。
9月5日，赫尔辛基市、芬兰航空与腾讯公司战略合作签约仪式在北京举行。腾讯文旅将联合赫尔辛基城市推广署赫尔辛基旅游局和芬兰航空公司，共同打造智慧旅游解决方案，为在赫尔辛基旅行的中国游客提供更多的数字化服务。 “过去一年的合作，使我们双方建立了非常好的关系及信任，很高兴今天引入了一位新的合作伙伴——芬兰航空，也是一位非常重要的合作伙伴，因为他们负责把中国游客带到芬兰。”赫尔辛基城市推广署-赫尔辛基旅游局首席执行官Laura Aalto说道。芬兰航空公司全球销售副总裁Mikko Turtiainen对此次合
大数据文摘作品 编译：蒋宝尚 近日，Reddit终于采取行动，关闭了Deepfakes论坛，并更新了全网规则，称将会严格审查涉及非自愿情色和未成年性暗示的网站。至此，抵制“换脸换脸情色视频”的做法已获得了包括twitter等社交平台，pornhub等色情网站等各大平台的认可。 Reddit官方禁令声明事情还要从一个机器学习的程序说起：Reddit论坛的网友deepfake用一种AI技术将“小电影”女主角的脸替换成明星盖尔·加朵(神奇女侠的主演)。很快，这种“换脸”的行为开始迅速在论坛上蔓延起来。 如果仅仅
【CVPR 2023的AIGC应用汇总(5)】语义布局可控生成，基于diffusion扩散/GAN生成对抗
当2017年中国游客全年出境旅游次数达到13051万人次，花费超过1152亿美元，没有一个海外城市不觊觎中国游客对当地旅游行业的巨大潜力。而近期赢得中国游客青睐的，是遥远北欧的一个首都城市，仅仅只用了一个能力——微信小程序码，就收获了无数中国游客的心。 这是由腾讯文旅联合芬兰首都赫尔辛基市推出的专属旅游小程序——赫尔辛基城市行囊，包含景点、购物、美食、中文导游、一键求助等政府提供的可信资讯以及腾讯团队的翻译、微信退税等丰富产品能力。 腾讯整合全平台旅游产品链，助力城市旅游建设 今年2月，“赫尔辛基
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 与每年一样，Adobe 的 Max 2021 活动顺利开展。本次活动主要是以产品展示以及其他创新产品。 这个活动最有趣的特点之一是，Adobe 不断将人工智能集成到其产品或是功能中。在过去的几年里，人工智能一直是这家公司不断探索的领域。 与许多其他公司一样，Adobe 正在利用深度学习来改进其应用程序，巩固其在视频和图像编辑市场中的地位。反过来说，人工智能的使用也在重塑着 Adobe 的产品战略。 人工智能驱动的图像和视频编辑 Ado
今年 5 月，亚马逊因为将 Rekognition AI 服务出售给美国地方警察而引起了争议，美国公民自由联盟（ACLU）一直要求该公司停止授权政府部门使用这项技术。
然而，让AI仅用单一视角的2D照片集合，无监督地生成高质量的多视角图像和3D形状，可真是要把它难倒了。
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
大家使用pr软件剪辑视频经常会遇到画面跳帧的问题，pr是一款好用的国产视频剪辑软件，操作简单容易上手，一般premiere里面有一个专门帮助修复因为素材少而很难修复跳帧的选项。针对pr跳帧的问题，小编这就教你解决一下。
在过去十年中，机器学习在很多领域都取得了前所未有的进展，如图像识别，自动驾驶汽车、和玩复杂游戏如「GO」等。这些成就在很大程度上都是通过采用监督学习和强化学习两种范式中的一种来训练深度神经网络得以实现的。这两种范式都要求人为设定「训练信号」并将其传递给计算机。在监督学习的示例中，这些信号被视为「目标」（例如某个图像的正确标签）；在强化学习中，它们是行为正确时获取的「奖励」（例如在 Atari 游戏中获得高分）。因此，机器学习的界限是由人类训练者所定义的。
纸质老照片记录下了当时的珍贵时刻，其中的历史意义也更为重要，但纸质极容易损坏，人类该怎么保存它们，让它们恒久远永流传？
论文展示地址：https://gvv.mpi-inf.mpg.de/projects/FML19/
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