由于处理器性能和电池容量有限,在移动设备上使用计算密集的机器学习模型进行推断是非常耗资源的。 虽然可以采用一种加速途径:转换为定点数模型,但用户已经要求作为一种选项,为加速原始浮点模型推理提供GPU支持,而不会产生额外的复杂性和潜在的量化精度损失。
在计算机科学中,软件编程与图形编程是两种高度专业化的领域,它们的目标和方法有着根本的区别。对于熟悉传统软件开发的开发者来说,进入图形编程可能是一个全新的世界。在这篇文章中,我们将探讨着色器语言、GPU(图形处理器)以及两者的差异,以期帮助读者更好地理解这一新兴领域。
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黑白照片,在我们日常生活中已很难见到,在技术不发达的过去,它承载了无数人的美好的回忆。今天,小白为大家带来神奇的图像着色技术,在图像着色技术的帮助下,黑白照片记载美好的回忆将愈发色彩斑斓。
虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径,比如将机器学习模型转换成定点模型,但总是会在模型的性能或精度上做出让步。
跨平台用户体验统一正处于增长趋势:早些时候 iOS 和安卓有着不同的体验,但是最近在应用设计以及交互方面变得越来越接近。从安卓 Nougat 的底部导航到分屏特性,两个平台间有了许多相同之处。对设计师而言,我们可以将主流功能设计成两个平台一致(过去需要单独设计)。对开发者而言,这是一个提高、改进开发技巧的好机会。所以我们决定开发一个安卓气泡选择的组件库 —— 灵感来自于苹果音乐的气泡选择。
要注意到,OpenGL 绘制的物体是 3D 的,而纹理是 2D 的,那么纹理映射就是将 2D 的纹理映射到 3D 的物体上,可以想象成用一张纸裹着一个物体一样,不过要按照一定规律来。
给黑白图像自动上色一直是个很有趣的话题,这方面的技术可广泛应用于旧照片和旧视频的修复,使百年旧照重新焕发生机。我们也会经常看到一些黑白照片修复成品,即使是上个世纪早期的旧照片,经过着色以后效果也十分惊艳。
王新民 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近,来自加州大学伯克利分校的RICHARD ZHANG、JUN-YAN ZHU、PHILLIP ISOLA等人写了一篇题为“用Learned
近期群里偶然看到一哥们在群里聊不规则图像填充什么四联通、八联通什么的,就本身好学务实的态度去查阅了相关资料。对于这类着色的资料,最好的就是去搜索些相关app,根据我的观察呢,不规则图像填充在着色游戏里面应用居多,不过大致可以分为两种:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 深度学习最令人兴奋的应用之一是智能照片美化,例如为黑白图像着色、破损图片修复以及去模糊等。 以黑白图像着色为例,通过将 AI 与照片着色相结合,即使不会使用Photoshop 等图片编辑工具,为黑白照片着色也可以一键完成。 这具体是如何实现的?下面就来告诉你! 1 颜色空间 当我们加载图像时,会得到一个3维(高度、宽度、颜色通道)数组,其中颜色通道的数据代表 RGB 颜色空间中的颜色,每个像素都有 3 个数字,表示该像素的红色、绿色和蓝色值。 在图1中
步骤1:安装依赖项:在运行DeOldify之前,需要确认系统上已经安装了所需的依赖项,如Python和相关的深度学习库。
在这里,我会通过一个空气曲棍球游戏来一步步介绍OpenGL ES 3.0的相关内容。空气曲棍球游戏的规则是:我们首先需要一个有两个球门的长方形桌子,一个冰球和两个用来击打冰球的木槌;在每个回合开始前,冰球都会放在桌子的中间,每个玩家要尽力把冰球击进对方的球门,同时要防御对方的进攻,每进一球得一分,获得7分后就意味着该玩家获得了游戏的胜利。
本篇文章主要描述如何使用OpenGL ES来渲染i420(YUV420P)和nv21(YUV420SP)
假如这张表格上的数值是像素的值,那么可以看到,中心点像素的值是2,而周边的像素值是1(当然,这些值是笔者自定义的,你也可以自定义其他值),接下来要对中心点的像素做模糊处理,使用均值模糊,将所有像素加起来,再除上总的个数,最终得到的结果是
| 导语 对于开发者来说,学习OpenGL或者其他图形API都不是一件容易的事情。即使是一些对OpenGL有一些经验的开发者,往往也未必对OpenGL有完整、全面的理解。市面上的OpenGL文章往往零碎不成体系,而教材又十分庞大、晦涩难懂还穿插着各种API的介绍。因此笔者希望通过多年的图形开发经验,结合对OpenGL的理解,对OpenGL整体的知识做一个梳理,剔除掉特别复杂又较少使用的部分。遗留下来常见和易于理解的部分,同时也尽量在介绍的时候兼顾易懂性和严谨性。希望对即将或正在学习OpenGL的开发者,提
在应用程序调用任何OpenGL执行之前,首先需要创建一个OpenGL的上下文。这个上下文是一个非常庞大的状态机,保存了OpenGL中的各种状态,这也是OpenGL指令的基础。
深度学习确实在机器学习领域,尤其是图像识别任务中重新调整了东西。2012年,Alex-net发起了一项(仍然远未结束)的竞赛,以解决或至少显着改善计算机视觉任务。虽然主要思想非常稳定(对所有事物都使用深度神经网络),但研究人员却采用了不同的方法:
视频着色可能是一种艺术形式,但人工智能模型也在慢慢掌握它。微软亚洲研究院,微软AI感知和混合现实部门,哈马德滨哈利法大学和南加州大学创新技术研究所的科学家们共同发表了一篇论文,详细介绍了第一个基于自动示例(从参考图像导出)视频着色的端到端系统。在定量和定性实验中,它都取得了优于现有技术的成果。
文首先对GLSurfaceView相关知识进行讲解,然后介绍Android系统如何获取摄像头数据并利用GLSurfaceView渲染到屏幕上。
选自arXiv 作者:Richard Zhang等 机器之心编译 参与:李泽南 UC Berkeley 的研究人员近日推出了一种利用深度学习对黑白图像进行实时上色的模型,并开源了相关代码。该研究的论文将出现在 7 月 30 日在洛杉矶举行的 SIGGRAPH 2017 计算机图像和交互技术大会上。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1705.02999 Demo 和代码链接:https://richzhang.github.io/ideepcolor/ 在计算机图形学领域中,一直存在两种
说起图形处理,一定是离不开GPU的,因为我们所做的操作,最终都会由GPU负责展示到监视器上。而这个过程中就离不开计算,计算每一个像素点的颜色信息。所以GPU是计算图像数据的单元。 说起计算,在我的理解里CPU就是专门用于做二进制运算的计算单元、控制单元,可以处理复杂的逻辑和依赖,那为什么还需要GPU呢?
编译 | 莓酊 编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真,这些方法引入了多视图约束作为正则化,以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展,但由于形状-颜色的模糊性,它们往往无法捕获准确的3D形状,从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中,来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性,它学习了一种改进的形状表示。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.15
技术社区里有种很有意思的现象,那就是不少人们口耳相传中的强大技术,往往因为上手难度高而显得曲高和寡。从这个角度看来,WebGL 和函数式编程有些类似,都属于优势已被论证了多年,却一直较为不温不火的技术。但是,一旦这些技术的易用性跨越了某个临界点,它们其实并没有那么遥不可及。这次我们就将以 WebGL 为例,尝试降低它的入门门槛,讲解它在前端图像处理领域的应用入门。
上一篇文章说到我从客户端转前端的历程,短短一年的时间就打开了前端世界的大门,简直就是有无穷多的东西可玩,以前酷爱Java的我终于见识到什么都可以写的JavaScript的厉害了,不仅仅可以写Web,客户端,后端,系统应用,还可以在神经网络、物联网,甚至嵌入式都可以,简直就是一个万能的语言,可以说能编程的地方理论上都可以用JS来写!
如今,上色都是人手工用Photoshop做的,一张图片要花好几个月才能完成,需要进行大量调查研究,光是其中的一张脸就需要多达20层图层。但是,基于深度神经网络的自动着色机器人,可以几秒钟就实现PS几个月的效果,而且成效越来越惊人。 下面,我们将分三个步骤展示如何打造你自己的着色神经网络。第一部分讲解核心逻辑。我们将构建一个40行代码的神经网络,作为“Alpha”着色机器人,这个代码片段实际上没有太多的魔法,但可以让你熟悉基本操作。 然后,我们将创建一个可以泛化的神经网络——“Beta”版本。Beta机器人能
OpenGL 是一种应用程序编程接口,它是一种可以对图形硬件设备特性进行访问的软件库。
在群里面有人提到了这么一个实现:现有一段素材视频,想要对视频中的某个内容进行替换,换成自己的图片,这个怎么用 OpenGL 去实现呢?
文章目录 1. 位图渲染 BitmapShader 简介 ( 1 ) 位图渲染综述 ( ① 三种方式 : Shader.TileMode.CLAMP | Shader.TileMode.REPEAT | Shader.TileMode.MIRROR | ② 流程 : 创建 Shader | 设置 Shader 到 Paint | 打开抗锯齿 | 绘制矩形 ) 2. 位图渲染 BitmapShader 三种参数 及 代码示例 ( 1 ) 位图渲染 CLAMP 拉伸 代码示例 及 效果 ( 绘制超出图片边
其实在介绍抖音蓝线挑战特效那一章已经将到一个核心知识点Fbo,对,没错,当时做蓝线挑战特效用到的就是Fbo,接下来传送带特效也需要使用Fbo的保留上一帧功能
视频上色任务可以认为是给定每一帧 L 通道的信息,获得 AB 通道。要求生成的 AB 通道首先要尽可能的与真值相似,其次还要保证帧间一致性,这种一致性不仅体现在相邻帧,远距离帧也要考虑到。最近的自动上色算法使用前面的相邻帧作参考,将视频上色以马尔可夫的方式进行。一些基于参考的上色方法在参考前面的相邻帧的同时还参考输入的参考帧,通过参考帧的监督来实现对上色风格的控制。参考帧的选取无疑是需要大量时间的,因此本文提出了一种两阶段的上色方法,自动生成参考帧并指导上色。
OpenGL是一套多功能开放标准库,用于处理可视化2D和3D数据。OpenGL可以将调用函数转换成图形处理命令并传送给底层图形硬件,因此OpenGL的绘制效率非常快。
AI 科技评论按:本文发布于 Google AI Blog,介绍了 Google 一项最新研究成果——自监督学习下的视频着色模型,还可以直接用于视频目标跟踪和人体姿态估计。AI 科技评论根据原文进行了编译。
在上一篇文章中,我给大家分享了,如何能快速入门Threejs。Threejs是一个用于在浏览器中绘制3D图形的JS库,其底层实际是对浏览器提供的WebGL Api进行了封装。作为一个好奇宝宝,看到了T
文章:OmniColor: A Global Camera Pose Optimization Approach of LiDAR-360Camera Fusion for Colorizing Point Clouds
算着色器是一个完全用于计算任意信息的 着色器阶段(Stage) 。虽然它可以渲染,但它通常用于与绘制三角形和像素无关的任务。 概述 计算着色器与其他着色器阶段的操作不同。 所有其他着色器阶段都有一组明
【新智元导读】本文是作者对Reddit社区用户Amir Avni深度学习上色机器人的实现,看完本文后,你也能打造媲美大师级着色效果的自动上色神经网络应用。此外,还有一个好处,即使失败了(例如本文头图,见上),你也可以说这是艺术:) 如今,上色都是人手工用Photoshop做的,一张图片要花好几个月才能完成,需要进行大量调查研究,光是其中的一张脸就需要多达20层图层。但是,基于深度神经网络的自动着色机器人,可以几秒钟就实现PS几个月的效果,而且成效越来越惊人。 下面,我们将分三个步骤展示如何打造你自己的着色神
OpenCV4.0发布以后,有很多新的特性与黑科技支持,无论是支持OpenVINO加速、图计算模块、二维码识别,还是DNN中新增加的人脸检测与识别模型,作为OpenCV开发者的我深深被吸引,几乎只要有时间就会一个一个的去发现与之前的不同之处。OpenCV DNN模块,不仅支持图像分类、对象检测、人脸检测、图像分割等操作除外,还支持对灰度图像的自动彩色化转换,而且效果十分靠谱,亲测有效!
王小新 编译自 FloydHub Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天,你可能惊喜地看到了Adobe做了个给人像上色的软件,然后伤心地发现只能搞定人脸,而且还没正式推出,现在能看到的
这是渲染系列的第二篇文章,第一篇讲述的是矩阵,这次我们会写我们的第一个Shader并且导入一张纹理。
小插曲:看到具体数学冷汗直冒,细一看,嗷不是那本书呀。《具体数学》:别听《Unity Shader入门精要》里面说什么程序员的三大浪漫,真程序员就该手撕《具体数学》!
来源:量子位 本文长度为7970字,建议阅读8分钟 本文为你介绍通过搭建神经网络,来给黑白照片上色的教程。 深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络,来给黑白照片上色的教程,在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。 FloydHub是个YC孵化的创业公司,号称要做深度学习领域的Heroku。它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具,用户可以按时长租用,训练自己的机器学习模型。免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间,
OpenGL中的纹理可以用来表示照片,图像。每个二维的纹理都由许多小的纹理元素组成,他们是小块的数据,类似于我们前面讨论的片段和像素。要使用纹理,最直接的方式是从图像文件加载数据。我们现在要加载下面这副图像作为空气曲棍球桌子的表面纹理:
本文通过编写一个通用的片段着色器,实现了抖音中的各种分屏滤镜。另外,还讲解了延时动态分屏滤镜的实现。
这是渲染教程系列的第14篇文章。上一章我们介绍了延迟着色,这次我们把雾效果添加到场景中。
人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用,尤其是在计算机视觉领域,深度学习就像继承了某些上帝的功能,无所不能,令人叹为观止。照片承载了很多人在某个时刻的记忆,尤其是一些老旧的黑白照片,尘封于脑海之中,随着时间的流逝,记忆中对当时颜色的印象也会慢慢消散,这确实有些可惜。但随着科技的发展,这些已不再是比较难的问题。在这篇文章中,将带领大家领略一番深度学习的强大能力——将灰度图像转换为彩色图像。文章使用PyTorch从头开始构建一个机器学习模型,自动将灰度图像转换为彩色图像,并且给出了相应代码及图像效果图。整篇文章都是通过iPython Notebook中实现,对性能的要求不高,读者们可以自行动手实践一下在各自的计算机上运行下,亲身体验下深度学习神奇的效果吧。 PS:不仅能够对旧图像进行着色,还可以对视频(每次对视频进行一帧处理)进行着色哦!闲话少叙,下面直接进入正题吧。
OpenGL ES _ 入门_01 OpenGL ES _ 入门_02 OpenGL ES _ 入门_03 OpenGL ES _ 入门_04 OpenGL ES _ 入门_05 OpenGL ES _ 入门练习_01 OpenGL ES _ 入门练习_02 OpenGL ES _ 入门练习_03 OpenGL ES _ 入门练习_04 OpenGL ES _ 入门练习_05 OpenGL ES _ 入门练习_06 OpenGL ES _ 着色器 _ 介绍 OpenGL ES _ 着色器 _ 程序 OpenGL ES _ 着色器 _ 语法 OpenGL ES_着色器_纹理图像 OpenGL ES_着色器_预处理 OpenGL ES_着色器_顶点着色器详解 OpenGL ES_着色器_片断着色器详解 OpenGL ES_着色器_实战01 OpenGL ES_着色器_实战02 OpenGL ES_着色器_实战03
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