最近 ChatGPT 非常火，它是由 OpenAI 开发的一种大型语言模型，它可以通过学习大量文本来了解人类语言并生成文本，我身边的程序员们用过之后都觉得要失业了。。。
前言 上次带大家写了原始版的 GAN，只生成了高斯分布。但兔子哥哥发现在 GAN 论文的底下，有 GAN 生成图片的 example。 因此，这足以说明 GAN 亦有能力生成图片，并非只有 DCGAN
Generative Adversarial Network，就是大家耳熟能详的 GAN，由 Ian Goodfellow 首先提出，在这两年更是深度学习中最热门的东西，仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN，看了些资料，做一些笔记。 1.Generation 什么是生成（generation）？就是模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片，然后自己来产生动物的图片，这就是生成。 以前就有很多可以用来生成的技术了，比如 auto-encoder（自编码器），结构如
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）
网站为了防止用户利用机器人自动注册、登陆和灌水，都会采用验证码技术。验证码技术其实就是把一串随机的数字生成图片，在图片中添加一些干扰元素，用户采用肉眼识别输入验证码，给后台提交数据完成验证。接下来就来讲解一下如何利用JavaScript制作网页随机验证码。
【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！
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。
volantis的所有背景图都储存在配置文件中，如果图片过多，就会导致配置文件冗长
熵entropy可以被用来描述随机性：如果一个随机变量是高度可预测的，那么它就有较低的熵；相反，如果它是乱序随机的，那么它就是有较高的熵。这和训练分类网络所用的交叉熵是同一个道理。
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。
今天是春节之后上班第一天，许多同学们都会觉得有些不习惯吧？没关系，明天就是第二天，后天就是第三天了，慢慢的你就习惯了...跟大家开个玩笑哈，春节已过，让我们继续学起来。 上一篇：【图片简历】Vue.js在线简历编辑器&生成图片简历(一) 在上一期的文章中，我们已经把需求分析的差不多了。那么我觉得这里面有二个难点， 一是html简历页面，生成为图片并下载； 二是数据库结构的设计，在这个例子中，我选用的是MongoDB； html生成图片下载的原理其实很简单，就是使
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
现在验证码的种类真的是越来越多，短信验证码、语音验证码、图片验证码、滑块验证码 ... 我们在 PC 的网页端或者手机上的 app 进行登录或者注册时，应该总会遇见图片验证码，比如下面这类：
直入正题，经过2天的玩弄，发现QR码的生成有以下三种： google QR API 相关jquery QR插件 后端语言生成 下面我分别来介绍下这三种方法及优劣分析。 googl
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。
本来想单独写Noise predictor这个U-Net模型的，奈何实力尚浅，觉得还是结合stable diffusion中的diffusion（扩散）的概念一起写，才能更好地理解Noise predictor。
前言 工具好不好用，关键在于用。 肯定有很多前端程序猿联调前很悠闲😌，但联调阶段持续加班，直到提测、上线。 这其中缘由不外乎需求不明确等原因，但如果我们能在联调前完成大部分工作，相信就能准点下班啦🚗。如果你也有类似的现象，希望能看完此篇，或许能让你在不协调的工作中解放出来。 可以先加个收藏（Ctrl + D 或 command + D），以备不时之需。 背景 在开发环境中，由于后端与前端并行开发、或者前端需要等待后台接口开发。接口直接严重依赖，生成数据的业务逻辑复杂等，严重影响了开发效率。 因此学会使用最适
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
要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的论文的每个月发表数量，可以看出在 2014 年提出后到 2016 年相关的论文是比较少的，但是从 2016 年，或者是 2017 年到今年这两年的时间，相关的论文是真的呈现井喷式增长。
我曾自信满满地以为，既然使用 ChatGPT 那么易如反掌，掌握其他 AI 工具肯定也是小菜一碟。直到打开 Stable Diffusion 的 WebUI 界面，吓得我立刻关掉。
移动端H5生成图片海报分享，是比较常见的交互方式。生成的海报中，往往会有用户的个性化信息，比如头像、昵称等等。
Stable Diffusion是一个什么架构呢，或者说是由哪些部分构成，各自发挥着怎么样的作用。我们就先从文生图开始探索
忙了很长一段时间，需要浮出水面来总结一工作了，不然做过的东西就像翻过一页完全没有记住的书，难免徒劳。
一个错误的个人使用，因为我的TensorFlow版本较老。keras并没有被集成进来。
高性能应用服务 快速使用 Stable Diffusion 文生图应用-最佳实践-文档中心-腾讯云 (tencent.com)
爬虫和反爬虫是一条很长的路，遇到过js加密，flash加密、重点信息生成图片、css图片定位、请求头.....等手段；今天我们来聊一聊字体； 那是一个偶然我遇到了这个网站，把价格信息全加密了；浏览器展示：
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。
今天空闲时间再看某大佬得论坛，被点了一下，就想起来了2种方法，生成图片验证码，简约而不失优雅~~
工具地址：https://www.liblib.art/ 每天可免费生成大几十张高清无水印图。它的底层也是stable diffusion 并且操作方式基本都跟SD一致，主打的就是一个简单好上手。可以作为初学者的SD平替工具。
使用 URL + Seed 随机种子生成连续性的人物创作 : url 提示词 –seed 随机种子
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。
什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 1、跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 2、压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到了2012年，人们发现在卷积网络中使用自动编码器做逐层预训练可以
什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到了2012年，人们发现在卷积网络中使用自动编码器做逐层预训练可以训练
2014年Ian Goodfellow在研究使用生成模型自动生成图片的过程中，发现传统神经网络方法效果并不理想，随后缘于一个偶然的灵感，发明了生成对抗网络(GAN)，在其实验数据的图片生成上取得了非常理想的效果。从此，这种全新的技术作为训练生成模型的新框架，迅速风靡人工智能各个领域并取得不少突破。
使用简书APP的同学都知道，简书有这样一个功能：文章页长按内容时底部会出现一个 生成图片分享 的按钮，点击之后就可以将当前的文章生成一张长图片，这张图片可以保存到本地或分享给好友，同时还可为图片设置成为白和黑两种风格，很有艺术范。个人一直很喜欢这个功能。
用户登录几乎是一个线上系统必不可少且使用相对比较频繁的一个模块，为了防止恶意暴力尝试，防止洪水攻击、防止脚本自动提交等，验证码是一个较为便捷且行之有效的预防手段，下面使用三个简单的步骤轻松5分钟搞定一个图形验证码功能；
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
生成对抗网络，根据它的名字，可以推断这个网络由两部分组成：第一部分是生成，第二部分是对抗。这个网络的第一部分是生成模型，就像之前介绍的自动编码器的解码部分；第二部分是对抗模型，严格来说它是一个判断真假图片的判别器。生成对抗网络最大的创新在此，这也是生成对抗网络与自动编码器最大的区别。简单来说，生成对抗网络就是让两个网络相互竞争，通过生成网络来生成假的数据，对抗网络通过判别器判别真伪，最后希望生成网络生成的数据能够以假乱真骗过判别器。过程如图1所示。
AI 科技评论按：本文作者廖星宇，原载于作者知乎专栏，经授权发布。 什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到
注意这里一个细节！答主跟大部分人一样，开始以为是服务器负载太大，但之后又转到了图片优化上的表达，这里提到了一篇陕西电信的文章。
在业务需求中，根据返回数据动态生成图片分享是很常见的场景。比如在起点读书小程序中，每本书都需要生成一个动态图片，包含：书名、作者、类别和当前页面小程序码，这几个内容都是会动态改变的。
今天我们来聊一聊一个比较有趣的话题，那就是近年来在人工智能深度学习领域的热点--生成式对抗网络（GAN）。
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。
变分自动编码器（Variational autoEncoder，VAE）是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年，Kingma et al. [3]提出了这种生成模型，该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。
1 需求背景 接到了一个紧急需求，需要根据 Excel 表格中学生的信息以及考试成绩生成相应的海报。 Excel 数据和需要生成的海报的样式如下： Excel 数据 海报样式 由于需求紧急，没有时间拉上后端同学，所以 Excel 表格的数据解析和海报生成功能都需要由前端开发。 以下几个技术点需要关注： 1. Excel 可以通过 sheetjs来处理，通过在 XLSX.utils.sheet_to_json 将 Excel 中的数据转化为 JSON 格式数据。 2. 海报图片的生成可以先通过 htm
今天接到个小需求：前端生成个二维码并且以img标签的方式在web上展示出来。 二维码就不用说了，搜一下实现的各种插件一大堆，这里我用基于jquery的qrcode插件生成一枚。look~ <!DOCT
家可能都用过Chinaren的校友录，不久前它的留言簿上加了一个防止灌水的方法，就是系统每次产生一个由随机的数字和字母组成的图片，每次留言必须正确地输入这些随机产生的字符，否则不能添加留言。这是一个很好的防止恶意攻击的方法，其核心的技术就是如何产生随机数。Chinaren网站是使用PHP实现的，而我们可以充分利用ASP.net的强大功能很轻易地实现。
今天带来深度学习中的数据增强方法的下篇。我们将从以下几个方向入手。1，介绍一下什么是无监督的数据增强方法。2，简单介绍一下GAN生成数据的应用。3，介绍一下AutoAugment为代表的网络自动学习数据增强策略的方法。4，总结。
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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