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Clip4Cir采用了一种搜索图片的方法,图片看起来像给定的图片,但是在标题中描述了变化。它使用了增加了特殊技巧的CLIP模型。主要内容包括:项目目标:实现基于参考图像和文字描述的图像检索任务模型框架:先微调CLIPencoder,再训练Combiner网络进行多模态融合数据集:使用FashionIQ和CIRR两个流行的数据集用法:提供了CLIP微调、Combiner训练、评估等多个脚本效果:验证结果表明,相比复杂的SOTA方法,该方案可以获得更好的性能特点:代码清晰易于理解,便于研究总体来说,本项目提供了一个基于CLIP的图像检索任务强大且易于使用的解决方案,值得关注和参考。
腾讯广告一站式AI广告创意平台“腾讯广告妙思”上线图生图能力。通过上传一张参考图,妙思的AI模型便能迅速生成相似图片,实现所见即所得,让创意素材焕发新生。在游戏行业和网服行业中,CTR分别提升了19%和18%,展现出强大的市场竞争力。
注:本文图片均由midjourney生成AI喂图竟然这么简单!以图生图!真的太强了!在使用Midjourney时,有两种主要方法使用参考图/垫图:一是用参考图关键词描述出图,二是用blend指令将不同元素融合生成一组融合图片。一、使用参考图关键词描述出图首先,点击加号上传需要参考的图片,在MidjourneyBot的基础上,生成基于参考图片的新作品。InvokeAI安装教程及基本操作指南midjourney超全关键�
coc8本阵型:coc8本防守阵型参考图3,本系列文章提供coc8本阵型图,该内容为coc8本防守阵型参考图,希望对各位coc玩家有帮助。
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InstantStyle是一个通用框架,旨在在文本到图像生成过程中实现风格与内容的有效分离。该框架采用了两种简单但强大的技术,以实现对风格和内容的有效解耦。InstantStyle还将继续改进和扩展,为用户提供更多功能和选择,助力他们在图像生成领域取得更大的成功。
参考线,顾名思义是为了我们在制作图形图像时便于参照的线条。除了AI,很多设计软件都有参考线的概念,作用很重要。
10月15日消息,根据高通官方的消息,高通今日宣布推出面向5G固定无线接入(FWA)家庭网关的全新参考设计。该参考设计采用完整的一站式解决方案,集成Qualcomm最先进的连接技术解决方案,包括第二代骁龙 X55 5G调制解调器及射频系统、支持高性能Wi-Fi6 连接的Qualcomm Networking Pro1200 平台、以及其它先进的网关功能和特性。
中国电子技术标准化研究院(以下简称“电子标准院”)在上海组织召开了《信息技术区块链和分布式账本技术参考架构》国家标准编写会,会议主要讨论了参考架构的国家标准内容,并明确下一步编写方案。其中,会议针对区块链技术领域相关的定义、概念、新增术语及术语释义展开了讨论。
作为人工智能带路党,搜狗再度将前沿AI技术落地医疗领域,推出专业中医服务助手——搜狗智慧中医。其可在中医医生问诊后,分析患者症状,为中医生提供辅助参考,从而提升中医医生的医疗服务效率,并帮助基层、初级中医医生提高医疗服务能力。目前,搜狗已与提供中医诊疗服务的网络云平台“云中医”建立合作,搜狗智慧中医功能已在云中医平台上线数月,服务上百家中医诊所。 当中医医生通过云中医平台填写患者病历时,搜狗智慧中医?
在最新的研究中,提出了一种名为注意力混合模式的新架构,旨在个性化文本到图像扩散模型,可以实现风格参考和人物融合的效果。受大型语言模型中使用的专家混合机制的启发,MoA通过将生成工作负载分配给两个注意力路径来实现给定主题和背景的分离生成。这些应用展示了MoA在个性化图像生成领域的潜在价值和广泛适用性。
Adobe旗下AI图像生成器Firefly推出了“结构参考"重大新功能,让用户在生成图像时拥有更多控制力。这项功能类似于ControlNet里的canny模式,可以保持图片结构不变,改变画风。AdobeFirefly的不断创新和推广,将为用户带来更便捷、更安全、更高效的图像生成体验。
Follow-Your-Click是一个能够根据用户的点击和提示,使图像特定区域动起来的新技术。该项目由香港科技大学、腾讯、清华大学的研究者共同开发。用户可以通过简单的点击和短语提示轻松地指定希望动画化的区域和动作类型,无需复杂的操作或详细描述。
还记得DragGAN吗?这是一种可以拖动锚点进行图像编辑的技术,但当时代码发布后,由于生成速度慢,且不能自定义外部图片,逐渐被人们淡忘。一种新的技术StableDrag出现了,它是基于Diffusion模型的,也能完成类似的拖动锚点编辑图片的功能。通过在DragBench上进行广泛的定性实验和定量评估,证明了这两种模型能够实现更稳定的拖动性能。
谷歌周五承认,其人工智能工具Gemini在生成历史人物图像时出现错误,导致图像显示出明显的种族偏差。本周早些时候,媒体发现Gemini生成了不同种族的纳粹分子和美国开国元勋的图像。谷歌将继续努力改进人工智能技术,以克服这些挑战。
苹果开源了一种新的技术,名为多模态大语言模型引导的编辑,这项技术能够帮助用户通过自然语言指令来修改图片,使得编辑图片更加简单和自然。MGIE采用多模态大型语言模型进行图像编辑指令的生成,通过端到端训练,模型不仅捕捉视觉想象力执行图像处理操作。在实现更加直观和自由的图像编辑过程中,这一方法有望为未来的计算机视觉和图像处理研究提供新的思路。
谷歌GeminiPro大模型在研究基准测试中表现优异,支持32K上下文窗口的文本输入和生成功能,向VertexAI云计算客户和AIStudio开发人员开放,提供多种功能和SDK,为构建AI应用程序提供更多可能性。文心一言插件商城上线百度文心一言插件商城正式上线,提供多功能插件,包括PPT生成、音视频提取、思维导图等,用户可通过简单指令满足多场景需求。库提供开放访问,支持Unity和Unreal
DiffusionModelsasPrior是一种新的方法,它在AI生成的图像中提高了语义预测的准确性。该创新性方法巧妙地将预先训练的文本到图像模型应用于各种任务,例如3D属性估计和语义分割,在有限的训练数据下表现优于现有技术。这项研究为像素级语义预测任务引入了一种创新的先验方法,为解决领域差异问题提供了新的思路。
MIT和Google的研究人员近期开发了一项名为StableRep的新技术,旨在利用由AI生成的图像来训练更加详细和高效的AI图像模型。这项技术被应用于开源文本到图像模型StableDiffusion,取得了一系列显著的成就。MIT和Google的这一研究成果代表着AI图像生成领域的一次创新,尽管存在一些缺陷,但其对于高质量图像的生成提供了新的方法和思路。
随着人工智能图像日益逼真和AI图像创作门槛的降低,鉴别图像真伪变得尤为重要。索尼近日宣布推出一项新技术——相机内真实性认证技术,旨在应对这一挑战。尽管这项技术尚未完全发布或最终确定,但索尼计划在新款Sonya9III上提供加密签名以及较旧的Sonya1和Sonya7III通过固件更新。
文本到图像模型的快速发展为人工内容生成带来了革命性的变化,这些模型在不到两年的时间内就能够生成高质量、多样性和创造性的图像。大多数现有的T2I模型存在一个问题,它们难以有效地与自然语言进行交流,通常需要复杂的提示调整和特定的词语组合。文章的研究对于促进人机交互和改进图像生成质量具有潜在的重要意义。
谷歌研究与康奈尔大学合作提出了一项名为RealFill的真实图像补全技术,旨在解决图像修复中的真实性和场景一致性问题。该技术的核心目标是使用少量的参考图像来填充给定目标图像的缺失部分,同时尽可能保持原始场景的真实性。这项技术的应用潜力广泛,将为图像处理和编辑领域带来新的可能性,使我们能够获得更完美的图像。
InstaFlow是一个快速、一步生成图像的模型,能够以接近StableDiffusion的图像质量显著减少计算资源需求。这种高效率源自最近的RectifiedFlow技术,它训练具有直线轨迹的概率流,因此本质上只需要一步即可进行快速推理。InstaFlow的核心功能有:-极快的一步生成-与StableDiffusion相当的图像质量-简单高效的训练过程-利用文本调整的反流产生直线概率流-从直线流中迁移学习以实现一步生�
FoodSAM是一种用于食物图像分割的创新框架,结合了SegmentAnythingModel、语义分割器和物体检测器。它能够生成类别无关的二进制掩码,通过与掩码-类别匹配获取食物类别标签,并为背景掩码提供非食物类别。可提示分割:集成了无缝提示-优先选择机制,实现可提示的分割,提供更灵活的分割结果。
阿里达摩院宣布向社会免费开放100件AI专利许可,成为中国人工智能领域规模最大的一次专利开放行动。这些专利涵盖了图像技术、视频技术、3D视觉等多个领域,其中包括针对癌症精准治疗的专利。阿里达摩院将继续推动专利开放,构建更开放的AI技术生态。
图像边缘是指图像中周围像素灰度的阶跃变化,这是图像的最基本特征并且通常携带图像中最重要的信息。边缘检测是一种基于边界的分割方法,用于从图像中提取重要信息,在计算机视觉、图像分析等应用中发挥着重要作用,为人们描述或识别目标和解释图像提供了有价值的特征参数,特别是特征提取也是图像分割、目标检测和识别的基础。边缘检测在图像特征提取、特征�
随着人工智能技术的不断发展和应用,图像分类技术在多个领域得到了广泛应用。并且伴随着深度学习的兴起,卷积神经网络已经成为了处理图像分类任务的主流模型。相信随着技术的不断发展和进步,该技术在未来会有更广泛的应用和更加出色的表现。
人工智能和机器学习技术正以惊人的速度进化和发展。这些技术已经被广泛应用于各个领域,例如自动驾驶、医学诊断、自然语言处理等。该技术将在图像处理领域发挥越来越重要的作用,帮助人们更好地理解和应用图像数据,推动人工智能和机器学习技术的发展和应用。
近日CMOS图像传感器供应商思特威,正式推出业界首颗5MPDSI-2技术全性能升级Pro系列安防应用图像传感器新品SC5336P。新品拥有3K级的清晰画质,既是思特威安防应用全性能升级Pro系列的又一力作,也是业界首颗搭载DSI-2技术的3K级图像传感器。思特威SC5336P已接受送样,预计将于2023年Q1实现量产。