使用CLIP对食物图像进行基于文本的图像编辑图1：通过文本对食品图像进行处理的结果示例。最左边一栏显示的是原始输入图像。"Chahan"（日语中的炒饭）和"蒸饭"。左起第二至第六列显示了VQGAN-CLIP所处理的图像。每个操作中使用的提示都是将食物名称和"与"一个配料名称结合起来。例如，第二列中的两幅图像分别是用提示语"chahanwithegg"和"ricewithegg"生成的。摘要 最近，大规模的语言-图像预训练模型，如CLIP，由于其对各种任务，包括分类和图像合成的显著能力而引起了广泛的关注。CLIP和GAN的组合可用于基于文本的图像处理和基于文
文章目录前言一、基础认识二、contentScale内容缩放1.为什么使用2.属性介绍默认（ContentScale.Fit）将图片居中裁剪到可用空间（ContentScale.Crop）缩放来源图片，保持宽高比不变，使边界与目标高度匹配。（ContentScale.FillHeight）缩放来源图片，保持宽高比不变，使边界与目标宽度匹配。（ContentScale.FillWidth）以非均匀方式垂直和水平缩放内容，以填充目标边界。（ContentScale.FillBounds）缩放来源图片，使宽高保持在目标边界内。（ContentScale.Inside）不缩放。（ContentScal
编译这段代码:intmain(){return0;}使用:gcc-Sfilename.cpp...生成这个程序集:.file"heloworld.cpp".text.globlmain.typemain,@functionmain:.LFB0:.cfi_startproc.cfi_personality0x0,__gxx_personality_v0pushl%ebp.cfi_def_cfa_offset8movl%esp,%ebp.cfi_offset5,-8.cfi_def_cfa_register5movl$0,%eaxpopl%ebpret.cfi_endproc.LFE0:.
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RoadMarkingsGenerator道路标记生成器是一个高效的脚本，可以在3dsMax中自动创建道路标记的2D遮罩。它可以灵活地应用于Archviz项目，同时为3D艺术家节省大量时间。 【主要特点】-创建可编辑的自定义人行横道线。-可编辑街道侧面和中间的虚线和连续线。-使用具有应用了正确UV的纹理的自定义贴图。-现成预设，可更改高程高度。 【适用版本】.：兼容3dsMax2018及更高版本.：与Corona渲染器和Vray渲染器兼容 【安装方法】方法一：直接拖动插件脚本安装包（mzp）文件到3dMax视口中，稍等弹出安装成功提示，即完成安装！ 方法
2023Abstract 本文展示了一种学习高度语义图像表示的方法，而不依赖于手工制作的数据增强。本文介绍了基于图像的联合嵌入预测架构(I-JEPA)，这是一种用于从图像进行自监督学习的非生成方法。I-JEPA背后的想法很简单：从单个上下文块，预测同一图像中各种目标块的表示。引导I-JEPA生成语义表示的核心设计选择是掩码策略；具体来说，至关重要的是(a)预测图像中的几个目标块，(b)对具有足够大尺度的目标块进行采样（占据图像的15%–20%），以及(c)使用足够信息（空间分布）的上下文块。根据经验，当与VisionTransformers结合使用时，本文发现I-JEPA具有高度
论文：TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesisVQGAN(VectorQuantizedGenerativeAdversarialNetwork)是一种基于GAN的生成模型，可以将图像或文本转换为高质量的图像。该模型是由OpenAI研究团队在2021年发布的。VQGAN模型使用了两个核心部分：VectorQuantization(VQ)和GAN。其中VQ是一种数据压缩技术，可以将连续数据表示为离散化的向量。在VQGAN中，输入的图像或文本被映射到VQ空间中的离散化向量表示。这些离散化向量然后被送到GAN模型中进行图像生成。VQGAN模
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
GraalVMNativeImages是一个利用AOT(Ahead-of-Time)技术把java程序直接编译成可执行程序的编译工具，编译出来的程序在运行时不再依赖JRE，同时启动速度快，资源消耗低，这对传统java程序来说都是极大的优势。同时云原生应用来说，GraalVMNativeImages编译生成的程序体积很小，非常适合云原生环境，目前由于传统java程序生成的镜像中需要包含一个体积很大的JRE或JDK而经常被人诟病。SpringBoot从3.0版本开始支持AOT技术。具体的代码参照示例项目https://github.com/qihaiyan/springcamp/tree/mast
GAI：发展历史，核心技术，应用领域以及未来发展摘要1、引言1.1、主要贡献1.2、组织结构2、生成式AI的发展历史2.1、NLP领域的发展2.2、CV领域的发展2.3、CV与NLP的融合3、AIGC的核心技术基础3.1、经典基础模型3.1.1、Transformer3.1.2、Pre-trainedLanguageModels（预训练语言模型）3.2、基于人类反馈的强化学习3.3、计算能力3.3.1、硬件设备3.3.2、分布式训练3.3.3、云计算4、生成式人工智能（GAI）4.1、单模态模型4.1.1、生成语言模型（GenerativeLanguageModels）4.1.2、视觉生成模型
