StableDiffusion是最近在图像生成领域大火的模型，在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。在介绍之前，我们先看看它与高压缩率下的JPG和WebP相比的而结果，所有都是512x512像素的分辨率为单位：上面这图的细节如下：这是JPG压缩结果大小为5.66kB这是WebP，大小为6.74kB：最后是StableDiffusion大小4.97kB还有一些其他示例，请参考我们最后提供的源代码地址这些示例非常明显，与JPG和WebP相比，用StableDiffusion压缩这些图像在较小的文件尺寸下会产生极好的图像质量。这么看来这是一种非常有前途的有损图像压缩的选择，
一个简单的工具,对Unity下的图片做批量压缩处理,主要有以下功能:自动取消"GenerteMipMaps"勾选;针对文件夹批量自动(或手动选择压缩格式)设置图片压缩并自动保存;单个图片文件的压缩设置;使用方法,右键单张图片(或者包含图片的文件夹)会打开一个设置窗口如下,窗口里会显示当前选中的文件(文件夹)如果是自动模式,直接点击[设置]按钮即可,然后等待压缩完成.这个过程与(机器配置,压缩的图片大小,个数)有关,也许会有一点长;完成的图片会显示打印信息手动模式(取消勾选[自动设置])下,下拉列表会显示压缩格式选项(我只加了这几个,有需求的可自己在代码里添加其他,注意值要与unity提供的压缩
一、下载redis包准备解压到centOS的时候发现报错，出现如下错误Errorisnotrecoverable:exitingnow 搜索了网上的解决方式如：1.重新下载安装包进行解压或者xshell传输丢失文件（我从redis官网进行下载的，也进行了大小对比，是没有差异的）2.将tar解压命令从tar-zxvf 修改为tar-xvf进行解压，仍然报错Errorisnotrecoverable:exitingnow 3.修改成传输格式二进制（没有尝试该种方法）我的解决方法：将redis-7.0.3.tar.gz包先进行gzip-dv进行解压缩解压后生成redis-7.0.3.tar 再对
对hutool工具类进行的封装压缩packagecom.myrc.web.util;importcn.hutool.core.collection.CollUtil;importcn.hutool.core.util.ZipUtil;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importjavax.activation.MimetypesFileTypeMap;importjavax.servlet.http.HttpServletResponse;importjava.io.*;importjava.net.URLEncoder;importjava.util.List
我目前正在使用以下代码在iOS上使用Imgur将图像上传到服务器:NSData*imageData=UIImagePNGRepresentation(image);NSArray*paths=NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory,NSUserDomainMask,YES);NSString*fullPathToFile=[[pathsobjectAtIndex:0]stringByAppendingPathComponent:@"SBTempImage.png"];[imageDatawriteToFile:fu
我目前正在使用以下代码在iOS上使用Imgur将图像上传到服务器:NSData*imageData=UIImagePNGRepresentation(image);NSArray*paths=NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory,NSUserDomainMask,YES);NSString*fullPathToFile=[[pathsobjectAtIndex:0]stringByAppendingPathComponent:@"SBTempImage.png"];[imageDatawriteToFile:fu
1. 数据建模1.1. 多上下文编码算法背后的基本概念1.1.1. 会考虑最后观察到的几个符号以确定当前符号的理想编码位数1.1.2. 英语中的字母组合如何影响后面字母的出现概率1.1.3. 基于统计观察的相邻关系，通常也被称作“预测”编码器1.2. 马尔可夫链（Markovchain）1.2.1. 一种离散的随机过程，其未来的状态只取决于现在，而与过去的历史无关1.2.2. 马尔可夫提出的事件选择概率（probabilisticeventselection）这一概念，与当时概率界的主流观点格格不入，当时的概率模型大都与抛掷硬币或掷骰子有关1.2.3. 马尔可夫链则帮助我们提出了关联概率的问题
方法1.buildDrawingCache(不推荐)android.view.View#buildDrawingCache(boolean)android.view.View#getDrawingCache(boolean)这2个方法配合使用使用，可以将View转换为Bitmap缺点1.效率差，从源码注释可知，这个方法的使用会影响View的渲染性能，尤其是开了硬件加速的情况下，仍然会强制软件绘制一次。2.虽然带缩放参数，但仍然是整体绘制，效率差，费内存3.当View过大时容易导致卡顿。方法2.View.draw()推荐利用View自身的draw方法，再结合Matrix将自己的整体或者局部绘制到
我想在上传到我的Firestore之前做一些图像压缩并遇到以下线程:Flutter&Firebase:Compressionbeforeuploadimage上传工作完全正常，但我无法识别关于文件大小的任何压缩...即使我将质量从85降低到1，文件仍然具有相同的大小。如果我根本不调用压缩方法就上传图像，情况也是一样。这是代码片段:voidcompressImage()async{print('startingcompression');finaltempDir=awaitgetTemporaryDirectory();finalpath=tempDir.path;intrand=new
我想在上传到我的Firestore之前做一些图像压缩并遇到以下线程:Flutter&Firebase:Compressionbeforeuploadimage上传工作完全正常，但我无法识别关于文件大小的任何压缩...即使我将质量从85降低到1，文件仍然具有相同的大小。如果我根本不调用压缩方法就上传图像，情况也是一样。这是代码片段:voidcompressImage()async{print('startingcompression');finaltempDir=awaitgetTemporaryDirectory();finalpath=tempDir.path;intrand=new
