导读：生成对抗网络（GAN）是近年大热的深度学习模型，中国科学院相关团队注意到，在多领域图片转换任务中，生成图片中会残留一些源类别特征，通俗来讲就是和输入源图片或多或少都有相似之处。针对这个问题，中国科学院、北京航空航天大学、百度研究院团队联合提出了一个神奇的 UGAN 模型，它可以去除生成图片中保留的源类别信息，使得生成图片的源类别变得更加难以追踪，即让生成图片的伪装性更强，掩盖原图片的“遗传”信息，使其看起来与源图相似性变弱，甚至完全不相同。
前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像
资料地址：https://download.csdn.net/download/tiaozhanji_xian/10450751
AI 科技评论按：本文原作者天雨粟，原文载于作者的知乎专栏——机器不学习，经授权发布。 前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 ge
Java & PhantomJs 实现html输出图片 借助phantomJs来实现将html网页输出为图片 I. 背景 如何在小程序里面生成一张图，分享到朋友圈呢？目前前端貌似没有太好的解决方法，所以只能猥琐的由后端来支持掉，那么可以怎么玩？ 生成图片比较简单 简单的场景，可以直接用jdk来支持掉，一般来讲也没有太复杂的逻辑 之前写过一个图片合成的逻辑，利用awt实现: 图片合成 通用、复杂的模板 简单的可以直接支持，但复杂一点的，让后端来支持，无疑比较恶心，在github上也搜索了一些渲染html的开
最近有一个朋友，拿着包装的简历去到了公司干货，虽然不是一个大厂，但是也领到了自己人生中第一个需求，虽然说这个需求我看起来不是很难，但是对于我朋友那种自学转行的人来说还是有一定难度的，这个需求我们来看看是什么需求把，其实也很简单：利用java代码根据文字生成随机浅色背景的图片，而且字体也要可变换。
package org.fh.util; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import org.apache.commons.codec.binary.Base64; /** * 说明：BASE64处理 * 作者：FH Admin
public class VerifyCode {private int w = 70;
导读：因媒体站微博传播需要，需在转发文章至新浪微博时能将文章正文已图片形式传播出去，用以提高微博内容转发积极性，顾需要在原有php项目代码中加入网页转图片功能。
反卷积与卷积 反卷积，顾名思义是卷积操作的逆向操作。 为了方便理解，假设卷积前为图片，卷积后为图片的特征。 卷积，输入图片，输出图片的特征，理论依据是统计不变性中的平移不变性（translation
很荣幸这次有机会参加腾讯的混元大模型内测，在参加混元大模型内测前，我也试用了chatgpt 3.5和4.0的模型，百度的文心一言3.0和4.0的内测。这次测评我将从几个方面来反馈我个人体验并与文心一言4.0对比后的主观感受和建议。可能不全面，还请见谅！
链接：https://console.cloud.tencent.com/aiart
神经网络架构搜索(NAS) 自 2016 年提出以来就广受关注，很多工作通过设计搜索空间，提升搜索算法等提升 NAS 的精度。今天这篇文章主要研究如何将 NAS 用于数据缺失的情况，文中提出 data-free NAS，该架构仅需要一个预训练模型，就可以自动进行网络搜索。目前该方法主要研究图片领域。
对于任何一款数据统计，或者是数据管理软件来说有一个直观的图形显示各个区域数据的分布无疑是让系统更好的为人服务的一个特色。比如说：进销存软件，CMS，DRP。一个直观的数据分布、统计显示是相当的重要，这里我就是简单的使用JFreeChart演示一下。 关于使用JFreeChart乱码的问题，我所知道的有两种不同的解决方案，一种是在生成图片的时候要设置编码格式，这个试了一下，本地生成图片没问题，不过web的没有测试成功；第二种是使用老版本的JfreeChart，目前最新的是1.0.13，使用1.0.10就可以解决乱码问题。不知道是不是这个组件开发的问题。JFreeChart1.0.10下载地址： http://u.115.com/file/f4571d9153
设置图片透明import org.apache.commons.io.FilenameUtils;import org.apache.commons.io.IOUtils;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import javax.imageio.ImageIO;import javax.imageio.stream.ImageOutputStream;import javax.swing.\*;import java.awt.\*
随着前端技术越来越成熟，许多公司的项目也转为了前后端分离框架，而最常用的图表组件（Echarts ）也非常成熟的与 Vue 结合起来。
我们在第六章介绍了生成对抗网络，并使用生成对抗网络训练mnist数据集，生成手写数字图片。那么本章我们将使用对抗生成网络训练我们自己的图片数据集，并生成图片。在第六章中我们使用的黑白的单通道图片，在这一章中，我们使用的是3通道的彩色图。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！想必大家都听说过——图像领域大火的深度生成模型Diffusion Model，为了让大家快速了解 Diffusion 原理，这篇文章我们通过图解的方式。希望对你有所帮助，让你在学习和应用AIGC技术的道路上更进一步！
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
output:如果图片是对应的K人中的一人,则输出此人ID,否则验证不通过 ,人脸识别比人脸验证更难一些,如果一个人脸验证系统的正确率为99%,即错误率为1%,将这个人脸验证系统应用到另一个人脸识别系统,犯错几率就变为了K倍.即K%
无意之中发现一个好玩的东西，那就是生成验证码图片，感觉还挺好玩的。意外看到 kaptcha
最近萌生了一个想法，就是短视频给人传递信息的速度要远远超过枯燥无味的文字，而众所周知，短视频也是媒体人花费很多经历所创造出来的。
markdown 转 image 前段时间实现了长图文生成的基本功能，然后想了下能否有个进阶版，直接将markdown生成渲染后的图片呢？ 思路 有不少的库可以将 markdown 转为 html，那么这个需求就可以转为 html转Image了 1. markdown 转 html 可以参看之前的博文《Java 实现 markdown转Html》 2. html 转 图片 主要的核心问题就在这里了，如何实现html转图片？ 直接实现html转图片的包没怎么见，看到一个 html2image, 还不太好
Thumbnailator是一个用来生成图像缩略图的 Java类库，通过很简单的代码即可生成图片缩略图，也可直接对一整个目录的图片生成缩略图。 有了这玩意，就不用在费心思使用Image I/O API,Java 2D API等等来生成缩略图了。 直接上代码，先来看一个最简单的例子：
在之前的【文字生成图片】，【图片生成图片】中，大家会发现，生成的像素不是很高清，在这里，教大家一个将图片无损放大的方式；
华为诺亚方舟实验室联合北京大学和悉尼大学发布论文《DAFL：Data-Free Learning of Student Networks》，提出了在无数据情况下的网络蒸馏方法（DAFL），比之前的最好算法在 MNIST 上提升了 6 个百分点，并且使用 resnet18 在 CIFAR-10 和 100 上分别达到了 92% 和 74% 的准确率（无需训练数据），该论文已被 ICCV2019 接收。
又到了 Weekend Eve，大家应该都出去玩了吧？看到今天的标题还敢点进来看的人，禅师敬你是个肥宅。肥宅永远快乐。
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。
项目效果 飞浆是一个由百度推出的深度学习开发平台，为开发者提供了高效、易用、灵活和全面的深度学习开发工具和服务。 PaddleGAN是飞浆在图像生成和处理领域的一个代表性项目，通过深度学习的技术和飞浆
基于扩散模型的解码器能够通过给定信息的解码器，生成很多不一样的图片 ，语义信息和风格比较接近，只是细节不一样。
本文从另外一个角度解读，澳洲国立大学郑良老师实验室CVPR 2021新工作《Visualizing Adapted Knowledge in Domain Transfer》。一般而言，我们需要同时利用 两张图片 完成图像的风格迁移（style transfer）：一张图片指导内容（content）；一张图片指导风格（style）。在本文中， 我们探寻如何在仅利用一张图片作为内容指导的情况下，通过训练好的模型作为指导，将该图片迁移至一种未曾见过的风格。我们首先展示一些示例结果，如下图，在只利用目标（target）图片的情况下，我们可以将其有效迁移至未曾见过的源（source）图片风格。
最近看了一下小说推文成品软件的思路，发现可以完全迁移到我的 BookerAutoVideo 上面来。这篇短文里面，我试着分析一下整个推文视频生成的流程，以及简要阐述一下有什么工具。
在之前的文章 03：一文搞懂stable diffusion扩散原理，玩转AI绘画 中主要讲了在stable diffusion中，text prompt转换成conditioning以及被Noise pridictor消费的过程，然后又讲了前向扩散和逆向扩散去噪的过程。所以趁热打铁，就想从一个更为细致的角度，再来深入了解一下stable diffusion的工作流程。
【新智元导读】 苹果终于发表了AI方面的第一篇论文。12月22日，苹果题为《Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training》 的论文在Arxiv上发表，论文介绍了使用模拟+无监督的方法，在对抗训练中进行学习的技术。本文带来HN上诸位专家的评论，他们的基本评价是：这可是苹果发表的论文！很高兴他们开始对研究社区有所回报了。 本月早些时候，苹果这家向来保守的公司告诉人工智能研究社区，他们快要发布自己的AI论文
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个 GAN 的代码，于是写了这篇文章来介绍一下 GAN。 本文主要分为三个部分： 介绍原始的 GAN 的原理 同样非常重要的 DCGAN 的原理 如何在 Tensorflow 跑 DCGAN 的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-) 一、GAN 原理介绍 说到 GAN 第一篇要看的 paper 当然是 Ian Goodfellow 大牛的 Generative Adversarial Ne
挑图神器：GIQA: Generated Image Quality Assessment
在很多的项目中都会遇到操作Word文件的需求，特别是To B的这种项目。像一些招聘网站最常见的一个功能那就是导出简历啦，可以导出doc,pdf,html等格式。
本文介绍如何使用 Stable Diffusion 创建下面这种图片。零代码，素人也可以做到～
生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts，这几天跑实验遇到了棋盘伪影，在前辈指导下了解了如何解决这个问题，记录一下
上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征，能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。 这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后，在数字层面对编码结果进行微调，再解码生成图片的过程。所生成的图片，是对原样本图的某种变形模仿。
少样本图像生成（few-shot image generation）任务是指用已知类别（seen category）的大量图片训练出一个生成模型，然后给定某个未知类别（unseen category）的少量图片，即可为该未知类别生成大量真实且多样的图片。少样本图像生成属于图像数据增广的范畴，可用来辅助很多下游任务，如少样本图像分类等。
近些年来，深度生成模型取得了巨大的进展，诞生了很多有趣的应用，然而，并非所有生成的结果都很完美。
将图片转化为字符串以后，由于字符串更方便在网络上通过ajax传输、在网络web前台和后台间进行传输。
前一章《Android利用SurfaceView显示Camera图像爬坑记（二）》我们已经利用SurfaceTexture通过生成的Bitmap图片用canvas画出显示，最后最后留了个小尾巴，就是显示的图像并没有全屏，这一章就说一下怎么让其全屏。
在微信H5活动页面里， 为了增强活动的表现力或视觉效果，经常会出现设计师在页面中使用特殊字体库的情况,，如果页面没有复杂的交互，直接将含有特殊字体的片段切成图片就能解决这个问题，但有些场景下是不能这样做的，比如说图片是根据用户的输入合成的，这样图片就需要动态生成。
注：参数content为生成二维码bitmap的内容，该二维码bitmap在和文本title组合生成一个新的bitmap
Pix2pix算法(Image-to-Image Translation,图像翻译) 来源于论文：Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
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