话说,BullshitGenerator 这个项目最初起源于知乎上一位网友的提问:“学生会退会申请六千字怎么写?”,本来很简单的一个问题,但是回答中很多跑偏题的,于是本项目的贡献者之一表示看不下去了,并“随便写了个项目”:狗屁不通文章生成器,帮助这位同学写了一篇退会申请。
故事生成旨在基于特定输入生成较长的叙述内容,在自然语言处理中也是一项比较有挑战性的任务。之前看过的关于故事生成的模型大多都是针对英文的,而对于中文故事生成模型相对比较少。好巧不巧今天就遇到了,「今天给家分享的这篇文章厉害了,实验结果显示,本文模型框架优于最先进的中文故事生成模型」。
熟悉前端开发的人应该都知道,最近几年,各种前端框架层出不穷,H5开发模式也越来越流行,大前端时代也已经到来。
GitHub上,这个富有灵魂的项目名吸引了众人的目光。项目诞生一周,便冲上了趋势榜榜首。
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知乎上,一个未经世事,饱受大学生活煎熬的学生提出了这么一个问题 :《 学生会退会申请六千字怎么写?》。是不是看似很普通的一个问题,众多人在献计献策,但有个作者就用实际的行动帮助了他,快速用程序写了一个狗屁不通文章生成器,让他成功退会。
我们在《一文看懂深度学习(概念+优缺点+典型算法)》中讲过,深度学习最特别最厉害的地方就是能够自己学习特征提取。
AI科技评论按:自生成式对抗性网络 GANs 出现以来,它和它的变体已经无数次在图像生成任务中证明了自己的有效性,也不断地吸引着越来越多的研究人员加入到提高GANs训练的可控性和稳定性的研究中。 最初,由于其中的一个缺陷,GANs在文本生成方面无法得到有效的应用。得益于该团队之前发表的SeqGAN(https://arxiv.org/abs/1609.05473),GANs在文本生成上有了可能,不过表现并没有图像生成任务中那么突出。主要问题之一就是,生成器 G 从鉴别器 D 获得的反馈中含有的信息量太少,不
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/batch_normalization https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variableshttps://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#Multiple_input_pipelines
人工智能正在改变许多行业的格局,而其中改变最直观和影响最大的就是AIGC领域的图像创作。
两年前,蒙特利尔大学 Ian Goodfellow 等学者提出“生成对抗网络”(Generative Adversarial Networks,GANs)的概念,并逐渐引起 AI 业内人士的注意。其实,直到 2015 年,生成对抗网络还称不上是炙手可热。但自今年(2016)以来,学界、业界对 GANs 的兴趣出现“井喷”: 多篇重磅论文陆续发表; Facebook、Open AI 等 AI 业界巨头也加入对 GANs 的研究; 它成为今年 12 月 NIPS 大会当之无愧的明星——在会议大纲中被提到逾
根据输入的文字生成用户头像图片https://multiavatar.com/ ,比如输入苏生生成一个专属地址 https://multiavatar.com/苏生
原文:Generative Adversarial Nets https://dzone.com/articles/generative-adversarial-nets-adit-deshpande-cs-unde 作者:Adit Deshpande 编译:KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错,请发送邮件至heyc@csdn.net Yann LeCun大神曾经说过,“对抗训练是近些年来机器学习领域中最炫酷的想法”。没错,对抗训练已经在深度学习的圈子里掀起了不小的涟漪。本文将介
最近,文摘菌就发现一位外国友人做了个AI表情包生成器,坦白讲这个生成器依然逃不过“沙雕”的标签,就像之前的“狗屁不通文章生成器”和“读后感生成器”。
【导语】不久前,一款名为 "狗屁不通" 的文章生成器在 GitHub 开源后大火,具体内容可查看我们之前的文章分享《我在 GitHub 上发现了一个 "狗屁不通" 的开源项目...》。
【导语】此前,AI科技大本营为大家介绍一个火爆文章生成器系统 BullshitGenerator,专以生成各种奇葩、“狗屁不通”的文章,还因此上了微博热搜,只要你在上面写了主题,这个生成器就能给你生成“长篇大论”,能力非凡。
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)诞生于2014年,它的作者Ian Goodfellow 因它而声名大噪,被誉为“GAN 之父”。
GAN,全称GenerativeAdversarialNetworks,中文叫生成式对抗网络,了解GAN,私下我喜欢叫它为“内卷”网络,为啥这么说,我们先来看一个故事!!!
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 来源:雷锋网 两年前,蒙特利尔大学 Ian Goodfellow 等学者提出“生成对抗网络”(Generative Adversarial Networks,GANs)的概念,并逐渐引起 AI 业内人士的注意。其实,直到 2015 年,生成对抗网络还称不上是炙手可热。但自今年以来,学界、业界对 GANs 的兴趣出现“井喷”: 多篇重磅论文陆续发表; Facebook、Open AI 等
制作一个搞笑图片生成器可以使用多种技术,其中UniApp是一个不错的选择,因为它允许开发者使用一套代码开发多平台应用。以下是使用UniApp制作搞笑图片生成器的基本步骤:
生成对抗网络(GAN)包含两个部分:一个是生成器(generator),一个是判别模型(discriminator)。生成器的任务是生成看起来逼真与原始数据相似的样本。判别器的任务是判断生成模型生成的样本是真实的还是伪造的。换句话说,生成器要生成能骗过判别器的实例,而判别器要从真假混合的样本中揪出由生成器生成的伪造样本。生成器和判别器的训练过程是一个对抗博弈的过程,最后博弈的结果是在最理想的状态下,生成器可以生成足以“以假乱真”的样本。
3月9日,全国大学生共同上了一堂疫情防控思政大课,这可能是中国参与人数最多的一次网课了。
原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不得转载,不能用于商业目的。
66aix是一款终极的AI助手工具,可以帮助您生成独特的内容,修复您已经存在的内容或改进它。您还可以从头开始生成完整的AI图像。同时,它还包括完整功能的语音转换文本AI转换和AI聊天机器人系统。
新的一年,新的开始,好想发论文啊!废话不多说,下面讲下文字到图片的生成。 文字生成图片 最有代表的一张图怕是这个了,牛人,大佬 RNN可用来对文字进行判别和表示,GAN可以做图片生成,那么如何将字符翻
新智元报道 来源:Arxiv 编辑:闻菲 【新智元导读】深度学习生成表情包,笑不笑由你。 自从有了表情包,跟人聊天时的第一反应,就是去找找看有什么适合的表情。 有一类表情包,形式是文字+图,尤其能
介绍 🔥🔥🔥 fastposter海报生成器是一款快速开发海报的工具。只需上传一张背景图,在对应的位置放上组件(文字、图片、二维码、头像)即可生成海报。 点击代码直接生成各种语言的调用代码,方便快速开发。 现已服务众多电商类项⽬,多个项⽬有54W+⽤户,通过多年⽣产环境的考验,稳定可靠。广泛应用于各类电商、分销系统、电商海报、电商主图等海报生成和制作场景。 非常感谢大家的支持与认可,开源不易、希望能够一直坚持。 特性 支持docker快速部署 支持电商级生产环境 支持多种编程语言 Java Python P
perceptual loss 图1. 给定一个文本描述,构成一个语义结构,(box+mask),由前面的两个大条件,合成图片。与Reed的思路很像,但解决方案不同。 一、从文本来推断语义布局 1.bounding box 的生成 bounding box (图1中的box)决定了生成图片的全局布局,因为,box定义了图片中有哪种目标以及将这些目标放到哪些位置。我们将第 t 个标注的 bounding box 表示为 图二. 其中, b_{t} 里面包含四个变量,分别表示boundi
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作者:symon AIGC 热潮正猛烈地席卷开来,可以说 Stable Diffusion 开源发布把 AI 图像生成提高了全新高度,特别是 ControlNet 和 T2I-Adapter 控制模块的提出进一步提高生成可控性,也在逐渐改变一部分行业的生产模式。惊艳其出色表现,也不禁好奇其背后技术。本文整理了一些学习过程中记录的技术内容,主要包括 Stable Diffusion 技术运行机制,希望帮助大家知其所以然。 一 背景介绍 AI 绘画作为 AIGC(人工智能创作内容)的一个应用方向,它绝对是 20
今天我们讲GAN,GAN是什么?GAN就是Generative Adversarial Networks,也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向,发出了大量优秀的论文,简直是百花齐放。效果都挺好,但是其原理却又很简单,所以我们今天就不用一个公式,来介绍一下GAN。内容大致分为:
基于随机token MASK是Bert能实现双向上下文信息编码的核心。但是MASK策略本身存在一些问题
meme梗图不知道大家看到过嘛?相信你们看见下面的图你就会大叫“卧槽”,原来是这种图,我以前经常狂刷不止,太有趣了。
图文图文吗,有图无文怎么行,平时没事儿咱也喜欢舞文弄墨一番,不过茶壶儿这书法比起名仕还是自叹不如哈,然而不得不说中国文字真的是博大精深,各种字体就像人生一样充满奇妙。
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萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只需和ChatGPT聊聊天,它就能帮你调用10万+个HuggingFace模型! 这是抱抱脸最新上线的功能HuggingFace Transformers Agents,一经推出就获得极大关注: 这个功能,相当于给ChatGPT等大模型配备了“多模态”能力—— 不限于文本,而是图像、语音、文档等任何多模态任务都能解决。 例如告诉ChatGPT“解释这张图像”,并扔给它一张海狸照片。ChatGPT就能调用图像解释器,输出“海狸正在水里游泳”: 随后,C
来自特拉维夫大学和英伟达的研究人员成功地盲训出领域自适应的图像生成模型——StyleGAN-NADA。
---- 新智元报道 来源:EMNLP 编辑:好困 小咸鱼 【新智元导读】北大博士生沈剑豪同学一篇关于「用语言模型来解决数学应用题」的EMNLP投稿在综合评审时被认为不够重要,收录于Findings而没有被主会接收。有趣的是,OpenAI的最新工作与该论文的方法不谋而合,并表示非常好用。 最近,EMNLP 2021开奖了!华人作者包揽了最佳长、短论文。 然而,有人欢喜有人忧。 北大博士生沈剑豪领衔的一篇关于「用语言模型来解决数学应用题」(Generate & rank: A multi-task
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作者:yiqiuzheng,腾讯 IEG 前端工程师 一、现状 这两年 AI 关键词频频热搜,从 2022 年 4 月初代码自动补全神器Copilot点燃程序员圈,到 10 月中旬的 AI 绘画Stable Diffcusion 1.0震惊绘画圈,最后到如今的ChatGPT引爆全网各领域。AI 人工智能时代已然到来。在 2023 年,AI 绘画技术和应用的发展已经非常迅速。目前,AI 绘画技术已经能够生成逼真的图像、视频和音频,同时还能够模仿艺术家的风格,创造出令人惊叹的艺术作品。 但是这些早期的 AI 绘
chatgpt基本回答了什么是AIGC,但目前为止,AIGC尚无明确的定义。国内产学研各界对于AIGC的理解是“继专业内容生成PGC和用户生成内容UGC之后,利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式”。在国际上对于的术语是“人工智能合成媒体(AI-generated Media)”,其定义是“通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操控和修改的统称”。 综上所述,我们认为AIGC既是从内容生产视角进行分类的,又是一种生产方式,还是用于内容自动生成的一类技术集合。
随着人工智能的火速发展,如今人们在图像问题上面有了十足的成果了。给大家看几张图,大家可以猜一猜这些图片中哪些是真实的照片,哪些是程序生成的图片?
机器之心报道 编辑:陈萍 你在纸上写个词,AI 只要看一眼就能模仿你的笔迹,还是看起来毫无破绽的那种。 Facebook 近日公布了一项新的图像 AI——TextStyleBrush,该技术可以复制和再现图像中的文本风格。 借助该技术,你只需要输入一个词作为「标准」,AI 就能全篇模仿你的书写风格,一键执行,效果可谓惊艳。 此外,你还可以用它替换不同场景中的文字(比如海报、垃圾桶、路标等)。下图中左侧为原始场景图像,单词显示在蓝色矩形中;右侧为文本替换后的图像。 从图中可以看出,各种风格的字体 AI
---- 新智元专栏 作者:卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练(Cooperative Training),通过交替训练生成器(G)和调和器(M),无需任何预训练即可稳定地降低当前分布与目标分布的JS散度,且在生成性能和预测性能上都超越了以往的算法。对于离散序列建模任务来说,该算法无需改动模型的网络结构,同时计算代价较理想,是一种普适的高效算法。本文是论文第一作者卢思迪带来的解读。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1804.
日常生活和工作中随处可见各类二维码,不管是浏览网站、路边的海报还是每天在收银台支付。目前制作二维码的平台也很多,整理了8个好用的二维码生成平台,可以根据自己的需求选择。
---- 作者:卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练(Cooperative Training),通过交替训练生成器(G)和调和器(M),无需任何预训
网站整体比较简单,就是这么个界面,我们可以在输入矿中写上想要说的话,然后下边一行是背景颜色,点击自动切换文字背景,再往下可以调整显示图片的大小,制作完成以后还可以保存自己制作好的小人举牌图片。借助这个小工具茶壶儿再次给大家拜个晚年:
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