快过年了，在公司也没啥任务，索性尝试使用OpenAI的DALL·E生成一些好玩的图片。 OpenAIDALL·E官方介绍：DALL·E是一种由OpenAI开发的大型语言模型，其能够通过生成图像和文本来完成各种任务。其名称来源于绘画机器人WALL·E和艺术家SalvadorDali。目录一、使用条件二、使用体验2.1像素艺术（pixelart）2.2梵高风格2.3坐在地球上的男孩 2.4美女2.5帅哥2.6一个骑马的金鱼（agoldfishonahorse）2.7艺术头像2.8北京2.9Surpriseme一、使用条件 OpenAIDALL·E在谷歌搜索OpenAID
DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战 前言：DALL·E2、imagen、GLIDE是最著名的三个text-to-image的扩散模型，是diffusionmodels第一个火出圈的任务。这篇博客将会详细解读DALL·E2《HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents》的原理。目录背景知识：CLIP简介方法概述方法详
文章目录1.DALL.E2：集艺术之大成2.技术细节2.1CLIP2.2DALL.E2具体方法3.后续1.DALL.E2：集艺术之大成还记得2021年刷爆AI圈的DALL·E，它是基于文本token来生成超现实主义的图像，比如下面的牛油果形状的椅子。最近，OpenAI基于其1.0版本进行了升级，发布了DALL·E2。该版本除了可以像1.0版本一样，从自然语言的描述中创建逼真的图像和艺术，还可以：对现有生成的图片进行二次创作：添加和删除元素的阴影,反射,和纹理。根据现有图片进行风格迁移生成高像素的图片二次创作：编辑图像例如在下面图中，旋转一个位置放置火烈鸟：风格迁移根据提供的一张图片，生成另一种
关门测试的DALL·E2昨日放出消息，说刚向社区投放了1000个内测名额，赶紧奔去查我的邮箱！没有！还是没有，向几位我认识搞机器学习的大佬们托了人情也不行，没有插队的！（奔走掩面甩泪）为什么那么多人在翘首期盼DALL·E2，看看下面这个创作实验就明白了。这个实验文章的作者是TomMason，DiscoDiffusion的开发者之一，为DD添加了VR模块。跟他一起做对照实验（DALL·E2那边）的是ScottGray@scottgray76，Openai公司的 GPUGeek。我跟 TomMason在推上有过一些交流，所有内容及实验结果均经过作者本人授权翻译发布。同样的Prompt，DALL·E
我目前依靠Node+Angular堆栈并利用Karma和Protractor进行测试。我目前很难弄清楚如何处理创建和编辑数据的E2E测试，以及加载预期数据的需要。搜索google会发现很多不同的自定义方法。我经常读到“你应该设置你的数据”或“只是创建一个模拟”，而没有深入了解常见流程的更多细节。其他人在从头开始创建全新的模拟模块时投入了太多开销。我只是想知道人们目前是怎么做的，这有标准吗？还是人们倾向于只是mock后端？模拟后端似乎并不像在Karma中那样简单，因为您在浏览器范围内。正如预期的那样，我使用MongoDB，因此很高兴了解在这种情况下其他操作的一些方向。特别是通过Protr
我目前依靠Node+Angular堆栈并利用Karma和Protractor进行测试。我目前很难弄清楚如何处理创建和编辑数据的E2E测试，以及加载预期数据的需要。搜索google会发现很多不同的自定义方法。我经常读到“你应该设置你的数据”或“只是创建一个模拟”，而没有深入了解常见流程的更多细节。其他人在从头开始创建全新的模拟模块时投入了太多开销。我只是想知道人们目前是怎么做的，这有标准吗？还是人们倾向于只是mock后端？模拟后端似乎并不像在Karma中那样简单，因为您在浏览器范围内。正如预期的那样，我使用MongoDB，因此很高兴了解在这种情况下其他操作的一些方向。特别是通过Protr
WeNet：面向工业落地的E2E语音识别工具文章目录WeNet：面向工业落地的E2E语音识别工具一、WeNet语音识别平台搭建1、参考资料2、快速搭建WeNet平台二、WeNet实现推理（暂时无法使用onnxcpu版本进行推理）1、搭建WeNet环境2、模型训练3、基于libTorch模型的推理4、WeNet导出onnx模型5、使用`recognize_onnx`进行推理（未解决）一、WeNet语音识别平台搭建1、参考资料wenet-e2e/wenetMozillaDeepSpeechyeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech2、快速搭建WeNet平台参考WeNe
我正在为网站前端开发一个Vue.js应用程序。对于这个应用程序，我想使用单元和E2E测试。我用vue-cli构建了我的项目.据我了解，vue-cli使用Karma进行单元测试，使用Nightwatch+Selenium进行E2E测试。我的.gitlab-ci.yml如下所示:stages:-testtest:express:image:node:boronstage:testscript:-cdbackend/-npminstall--progress=false-./node_modules/.bin/jasminetest:vue:image:node:boronstage:tes
我正在为网站前端开发一个Vue.js应用程序。对于这个应用程序，我想使用单元和E2E测试。我用vue-cli构建了我的项目.据我了解，vue-cli使用Karma进行单元测试，使用Nightwatch+Selenium进行E2E测试。我的.gitlab-ci.yml如下所示:stages:-testtest:express:image:node:boronstage:testscript:-cdbackend/-npminstall--progress=false-./node_modules/.bin/jasminetest:vue:image:node:boronstage:tes
前言如果你对这篇文章感兴趣，可以点击「【访客必读-指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。框架这些生成式AI的整体功能为：输入「文字」，返回「图像」，即Text-to-imageGenerator：生成器的内部框架如下所示：第一部分：TextEncoder，输出Text，返回对应的Embedding（向量）；第二部分：GenerationModel，输入为Text的Embedding与一个随机生成的Embedding（用于后续的Diffusion过程），返回中间产物（可以是图片的压缩版本，也可以是LatentRepresentation）；第三部分：Decoder，
