在现有的系统当中，我们的主题切换会比较生硬，下面我们将基于Masa Blazor实现好看的扩散主题切换的样式效果。
原创声明 前言 前一段时间在网上闲逛看一些交互案例，偶然的看到几篇关于反馈式交互设计的文章，其中强调了反馈式设计的分类、重要性和机制，让我觉得在目前所负责的项目中这一点做的还不够好，因此萌生了一些尝试优化的想法和兴趣。 理论知识聊起来有点多，一开始就先不长篇大论了，先来见一下我们今天的主角。这是我负责的项目中最终优化形成的效果，实现过程中也并不是那么顺利，遇到一些兼容性问题的坑。 看完效果，先来让我们先来大致了解一下概念。 一、何为反馈交互？ 反馈交互意味着通过合适的反馈，以及和程序之间的交互，让用
三维参数导引下可控一致的人体图像动画生成项目。只需要一张照片，就能让照片里的人物动起来。
init(self, generate_frame=20)： 这是类的初始化方法，用于创建一个对象时进行一些初始设置。
想必写过 CSS 的同学都用过 box-shadow，它可以给元素设置阴影，增加立体效果。
HTML5确实非常强大，很多时候我们可以利用HTML5中的新技术实现非常炫酷的粒子动画效果，粒子动画在HTML5应用中也是比较消耗本地资源的，尤其是CPU，但是有些HTML5粒子效果确实能给用户带来不
今天为大家介绍的是来自字节跳动Quanquan Gu团队的一篇论文。蛋白质的构象景观对于理解其在复杂生物过程中的功能至关重要。传统的基于物理的计算方法，如分子动力学（MD）模拟，存在罕见事件采样和长时间平衡问题，限制了它们在一般蛋白质系统中的应用。最近，深度生成建模技术，特别是扩散模型，已被用于生成新颖的蛋白质构象。然而，现有的基于评分的扩散方法无法正确结合重要的物理先验知识来指导生成过程，导致采样的蛋白质构象与平衡分布存在较大偏差。为了解决这些问题，本文提出了一种用于蛋白质构象生成的力引导SE(3)扩散模型——CONFDIFF。通过将力引导网络与基于数据的评分模型混合，CONFDIFF可以生成具有丰富多样性且保持高保真的蛋白质构象。在包括12种快速折叠蛋白质和牛胰岛素抑制剂（BPTI）在内的多种蛋白质构象预测任务上的实验表明，作者的方法优于当前最先进的方法。
https://github.com/XboxYan/notes/issues/16
2021 年末，Apple 公布了 App Store Awards 获奖名单。《英雄联盟手游》凭借精致细腻的视觉效果和丰富刺激的故事情节，被评选为 App Store 2021 年度 iPhone 游戏及最佳竞技游戏。 01. 云函数支撑用户运营活动 助推经典 IP 辐射扩散 《英雄联盟手游》国服上线 3 个小时，即登顶 iOS 免费榜，同时在 Bilibili、TapTap 等平台上下载量一路飙升，创造了中国游戏市场新品发行的多个记录。而一系列建立在经典 IP 之上的用户运营活动、衍生小游戏及全
我们需要在xml中使用自定义属性来控制初始值，如内圆半径，扩散颜色，内圆颜色等
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 由于在图像生成效果上可以与GAN媲美，扩散模型最近成为了AI界关注的焦点。 谷歌、OpenAI过去一年都提出了自家的扩散模型，效果也都非常惊艳。 另一边，剑桥大学的学者David Krueger提出，自动编码器会不会卷土重来成为研究热潮。 就在最近，DeepMind的一位研究科学家Sander Dieleman基于以上两股热潮，提出了自己的观点： 扩散模型就是自动编码器啊！ 这一观点立刻引起了不少网友的注意，大家看了Sander的阐述，都觉得说得很
1.首先要有一个圆2.这个圆会边扩散边消失3.当这个圆扩散到一定程度的时候再绘制一个圆4.有限循环 / 无限循环5.可以有 / 无 Child
开发者小伙伴是否还记得我们前段时间刚刚发的数据可视化移动端SDK？ 相信那里面炫酷的数据可视化效果一定让你印象深刻。为了给开发者们提供“多端一体”的产品体验，我们不光在移动端上努力创新，力争做到业界第一，同时也在Web端持续发力，不断升级我们的数据可视化效果。 去年我们面向Web端发布了数据可视化JS API，一经推出便受到了开发者们的热烈欢迎，开发者使用量持续攀升，我们也深刻感受到数据可视化的巨大价值。经过一年的精心打磨，今天我们终于迎来了数据可视化JS API的全新升级。 效果升级，更炫酷的视觉冲
思路分析：通过canvas画圆，每次改变圆半径和透明度，当半径达到一定程度，再次从中心开始绘圆，达到不同层级的效果，通过不断绘制达到view扩散效果
像是输入“一张带有棕色和黑色几何图案的椅子”，扩散模型就能立刻给它复个古，贴上颇具年代感的纹理：
最近，扩散模型（Diffusion Model）在图像生成领域取得了显著的进展，为图像生成和视频生成任务带来了前所未有的发展机遇。尽管取得了令人印象深刻的结果，扩散模型在推理过程中天然存在的多步数迭代去噪特性导致了较高的计算成本。近期出现了一系列扩散模型蒸馏算法来加速扩散模型的推理过程。这些方法大致可以分为两类：i) 轨迹保持蒸馏；ii) 轨迹重构蒸馏。然而，这两类方法会分别受到效果天花板有限或者或输出域变化这两个问题的限制。
随着移动互联网的盛行，现在手机APP大行其道，每个人的手机没有十几个APP都不好意思说自己是现代人，各种聊天、购物、直播、小视频等APP，有个陌生人社交的APP叫探探，本人用过几次，当然不是去为了找对象，而是纯粹为了好玩研究下他的U设计和软件逻辑流程等，其中有个雷达控件，单击以后可以搜索附近的异性进行配对，这个雷达控件的效果蛮好的，于是手痒琢磨着用Qt来实现一个，毕竟自己写了150多个控件了，已经上瘾了，对各种效果都如鱼得水，看到各种效果都不自然的想到编码思路等。
作者： EtherDream www.cnblogs.com/index-html/p/anti_xss_worm.html 前言 XSS 自动点按钮有什么危害？ 在社交网络里，很多操作都是通过点击按钮发起的，例如发表留言。假如留言系统有 XSS，用户中招后除了基本攻击外，还能进行传播 —— XSS 自动填入留言内容，并模拟点击发表按钮，于是就能发布带有恶意代码的留言。好友看了中招后，又传播给他们的好友。。。从而形成蠕虫扩散。 那么有没有一种机制，让「发表留言」必须通过用户的「真实点击」按钮才能完成，而无
蛋白质的构象景观对于理解它们在复杂生物过程中的功能至关重要。传统的基于物理的计算方法，如分子动力学(MD)模拟，存在罕见事件采样和长平衡时间的问题，阻碍了其在一般蛋白质建模中的应用。近年来，深度生成模型技术，特别是扩散模型，已被用于生成新的蛋白质构象。然而，现有的基于分数的扩散模型方法不能适当地纳入重要的物理先验知识来引导生成过程，导致采样的蛋白质构象与平衡分布之间存在较大偏差。
在 AIGC 的神奇世界里，我们可以在图像上通过「拖曳」的方式，改变并合成自己想要的图像。比如让一头狮子转头并张嘴：
本文经AI新媒体量子位（公众号：qbitai）授权转载，转载请联系出处 本文约2200字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何用物理改变图像生成。 现在，图像生成领域的半壁江山已经被物理学拿下了。 火出圈的DALL·E 2、Imagen和Stable Diffusion，它们共同基于的扩散模型——都是受到物理热力学的启发诞生的。 不仅如此，来自MIT、收录于NeurIPS 2022的一种比扩散模型效果还要好、速度还要快的新生成模型，则启发于电动力学。 如此攻势，让人不得不感叹： 留给图像生成的物理模型已经不
本论文致力于研究如何有效地微调大规模文本到图像的扩散模型，以实现模型的个性化和定制化。作者在研究背景部分提到，近年来基于扩散的文本到图像生成模型得到了广泛的关注和快速发展。这些模型能够根据文本提示生成具有令人印象深刻的真实性和多样性的高质量图像。同时，也有许多研究在探索如何更好地利用这些模型的能力进行图像编辑，以及如何释放这些模型在特定任务或根据个人用户偏好的更大潜力。
有的人可能会说，这个用阴影其实就可以实现。但是从图中可以看出，是一个比较强烈的发光效果。实际的应用过程中我们会发现用简单阴影参数实现的效果很难达到这样强烈的发光效果。 比如
本文考虑基于图像的虚拟试穿，在给定一对分别描绘人和衣服的图像的情况下，渲染穿着精选服装的人的图像。与其他方法（例如基于 GAN）相比，之前的作品采用现有的基于样本的修复扩散模型进行虚拟试穿，以提高生成的视觉效果的自然度，但它们无法保留服装的身份。为了克服这一限制，我们提出了一种新颖的扩散模型，可以提高服装保真度并生成真实的虚拟试穿图像。
丰色 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在，图像生成领域的半壁江山已经被物理学拿下了。 火出圈的DALL·E 2、Imagen和Stable Diffusion，它们共同基于的扩散模型—— 都是受到物理热力学的启发诞生的。 不仅如此，来自MIT、收录于NeurIPS 2022的一种比扩散模型效果还要好、速度还要快的新生成模型，则启发于电动力学。 如此攻势，让人不得不感叹： 留给图像生成的物理模型已经不多了？（手动狗头） 热力学如何启发扩散模型？ 雏形：从一滴墨水得到启发 事实上，扩
文章内容转自：腾讯医典 在国家卫健委公布的官方数字中，2月7日0—24时，新增确诊病例数3399例，比2月6日多了256例；其中湖北2841例，仍然占绝大多数。 武汉地区的疫情控制情况如何？全国还有哪些地区疫情也需要特别关注呢？ 腾讯医典邀请“清华-腾讯互联网创新技术联合实验室”的专家，继续为我们带来今日疫情数据解读。 疫情的两个关键指标：扩散指数和消亡指数 我们仍然关注两个重点指标： 1.扩散指数 指的是当天的新增确诊病例数相对于前一天的现有病例数的增长率（%），这个指数越大，就代表疫情扩散的速度越
GPUImageBulgeDistortionFilter 属于 GPUImage 图像视觉效果相关，用来处理图像鱼眼扩散效果。shader 源码如下：
近年来，扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，实现了更高图像生成质量，提高了推理性能，也可以激发扩展创作灵感。
要说 AI 领域今年影响力最大的进展，爆火的 AI 作图绝对是其中之一。设计者只需要输入对图片的文字描述，就可以由 AI 生成一张质量极高的高分辨率图片。目前，使用范围最广的当属 StabilityAI 的开源模型 Stable Diffusion，模型一经开源就在社区引起了广泛的讨论。
作者：谭照强，热爱折腾前端，喜欢新奇创意的程序员，业余喜欢玩摄影，弄咖啡。 “你听说过动感影集么” 动感影集是QQ空间新功能，可以将静态的图片轻松转变为动态的视频集，且载体是HTML5（简称H5）页面，意味着可以随时分享到空间或朋友圈给好友欣赏！ 移动端区别于PC年代的相册视频，由于设备性能限制，每一个动画细节都需要认真优化，今天就来说说动感影集开发过程中的动画性能检测与优化的问题。 1.先利其器 – Chrome Timeline&Rendering 性能分析前，我们先看看工具。Chrome浏览器带
近日，腾讯宣布推出一项名为 Paint3D 的技术，它能够根据文本或图像输入，为无纹理的 3D 模型生成高分辨率、无光照且多样化的纹理贴图，对任何 3D 物体进行纹理绘制。
金磊 鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 图像生成领域，看来又要变天了。 就在刚刚，OpenAI开源了比扩散模型更快、性能更好的一致性模型： 无需对抗训练，就能生成高质量图片！ 这个重磅消息一经发出，立刻引爆学术圈。 虽说论文本身在3月份就已低调发布，但当时大伙儿普遍认为它只是个OpenAI的前沿研究，并不会真正将细节公开。 没想到这次直接来了个开源。有网友立刻上手实测了一波效果，发现只需要3.5秒左右就能生成64张左右256×256的图像： 游戏结束！ 这是这位网友生成的图像
我们选取一种最基本的图像处理——高斯模糊来尝试实现。原理可参考高斯模糊和卷积滤波简介
任意图像变换方式都可生成。扩散模型或取代GAN？ 作者 | 王玥、李梅 编辑 | 陈彩娴 最近，Stability.Ai 公开发布了其文本生成图像模型 Stable Diffusion 的最新版本，网友们的新一波图像创作热潮又开始了~ 图注：Stable Diffusion 生成图像 前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 评论说：这是人类创造力具有历史意义的一天，如此丰富的人类视觉创造力集中体现到了一个人人可触及的产品中。 从生成图像的效果来看，Stable Diffusion 已经是当
看起来还真不赖！而这个新的“P图”方法呢，名叫Imagic，是基于爆火的扩散模型（Diffusion Model）来实现的。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
近年来，图像生成技术取得了很多关键性突破。特别是自从 DALLE2、Stable Diffusion 等大模型发布以来，文本生成图像技术逐渐成熟，高质量的图像生成有了广阔的实用场景。然而，对于已有图片的细化编辑依旧是一个难题。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 随着计算机图形学的发展，3D生成技术正逐渐成为研究热点。然而，从文本或图像生成3D模型仍然存在许多挑战。 近期，Google、NVIDIA和微软等公司推出了基于神经辐射场（NeRF）的3D生成方法，但这些方法与传统的3D渲染软件（如Unity、Unreal Engine和Maya等）存在兼容性问题，限制了其在实际应用中的广泛应用。 为此，影眸科技与上海科技大学的研发团队提出了一种文本指导的渐进式3D生成框架，旨在解决这些问题。 根据文字描述生成3D资产
GPUImageVignetteFilter 属于 GPUImage 图像视觉效果相关，用来处理图片晕影扩散。shader 源码如下：
它是一组颜色，图形、系列会自动从其中选择颜色, 不断的循环从头取到尾, 再从头取到尾, 如此往复.
TLDR：针对传统推荐算法存在的表征能力有限、不确定性等挑战，本文提出一种利用扩散模型进行序列推荐的工作，该工作能够实现高质量、多样性的推荐效果。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 扩散模型的图像生成统治地位，终于要被GAN夺回了？ 就在大伙儿喜迎新年之际，英伟达一群科学家悄悄给StyleGAN系列做了个升级，变出个PLUS版的StyleGAN-T，一下子在网上火了。 无论是在星云爆炸中生成一只柯基： 还是基于虚幻引擎风格渲染的森林： 都只需要接近0.1秒就能生成！ 同等算力下，扩散模型中的Stable Diffusion生成一张图片需要3秒钟，Imagen甚至需要接近10秒。 不少网友的第一反应是： GAN，一个我太久没听到
有的人可能会说，这个用阴影其实就可以实现。但是从图中可以看出，是一个比较强烈的发光效果。实际的应用过程中我们会发现用简单阴影参数实现的效果很难达到这样强烈的发光效果。
这是最近在社交媒体上爆火的扩散模型视错觉画，随便给AI两组不同的提示词，它都能给你画出来！
最近在做毕业设计，其中用到了一些 ES6 的语法，比如模块的输出引入，箭头函数，对象字面量的简写，等等。所性顺便就学一下 ES6 的语法，做一个笔记总结。
1.Vue.js的使用方式 1.1、通过cdn方式进行引用 <script src=https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue@2.5.16/dist/vue.js></script> 1.2、官网下载https://cn.vuejs.org/引入项目 1.3、利用vue脚手架vue-cli创建wue项目 2.介绍 是一套用于构建用户界面的渐进式框架 与其它大型框架不同的是，vue被设计为可以自底向上逐层应用。 vue的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项
还记得4月初刷爆AI圈的DALL.E 2吗？该AI算法能够从自然语言的描述中创建逼真的图像，还可以对现有的图片进行二次创作，生成高像素的图片：
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