目录?项目效果?环境搭建?下载PaddleGAN?安装飞浆?生成图片潜码?老龄化处理?年轻化处理?项目效果飞浆是一个由百度推出的深度学习开发平台，为开发者提供了高效、易用、灵活和全面的深度学习开发工具和服务。PaddleGAN是飞浆在图像生成和处理领域的一个代表性项目，通过深度学习的技术和飞浆的支持，PaddleGAN可以实现多种惊人的图像处理效果，例如图像转换、人脸编辑、动态效果生成等等。其中内置了StyleGANV2与FOM分别实现人脸属性编辑和人脸动画效果。这些技术和应用在很多领域都有广泛的应用，例如娱乐、广告、电影制作、虚拟现实等等。官方效果预览?环境搭建这里个人推荐使用Anacond
经常存在在我们的电脑中的垃圾文件主要是指系统在运行过程中产生的tmp临时文件、日志文件、临时备份文件等。垃圾清理器的作用其实也是对这些文件进行清理，不会影响到我们使用产生的数据文件。如果是手动删除的话要一个一个的找出来去删除就比较麻烦了，用python写一个脚本直接启动就大功告成了。【阅读全文】在这个脚本的实现过程中使用到的内置库就是os库，没有通过其他的三方插件进行实现。所以也不用下载其他的python模块，直接调用内置库就OK了。importos因为我们使用界面化的处理，这里导入一下pyqt5的模块来实现UI界面布局。fromPyQt5.QtGuiimport*fromPyQt5.QtCo
经常存在在我们的电脑中的垃圾文件主要是指系统在运行过程中产生的tmp临时文件、日志文件、临时备份文件等。垃圾清理器的作用其实也是对这些文件进行清理，不会影响到我们使用产生的数据文件。如果是手动删除的话要一个一个的找出来去删除就比较麻烦了，用python写一个脚本直接启动就大功告成了。【阅读全文】在这个脚本的实现过程中使用到的内置库就是os库，没有通过其他的三方插件进行实现。所以也不用下载其他的python模块，直接调用内置库就OK了。importos因为我们使用界面化的处理，这里导入一下pyqt5的模块来实现UI界面布局。fromPyQt5.QtGuiimport*fromPyQt5.QtCo
Vision框架在2017年推出，目的是为了让行动App开发者轻松利用电脑视觉演算法。具体来说，Vision框架中包含了许多预先训练好的深度学习模型，同时也能充当包裹器(wrapper)来快速执行你客制化的CoreML模型。Apple在iOS13推出了文字辨识(TextRecognition)和VisionKit来增强OCR之后，现在将重点转向了iOS14Vision框架中的运动与动作分类上。在之前的文章中，我们说过Vision框架可以做轮廓侦测(ContourDetection)、光流请求(OpticalFlowRequest)，并提供一系列离线影片处理(offlinevideoproces
Vision框架在2017年推出，目的是为了让行动App开发者轻松利用电脑视觉演算法。具体来说，Vision框架中包含了许多预先训练好的深度学习模型，同时也能充当包裹器(wrapper)来快速执行你客制化的CoreML模型。Apple在iOS13推出了文字辨识(TextRecognition)和VisionKit来增强OCR之后，现在将重点转向了iOS14Vision框架中的运动与动作分类上。在之前的文章中，我们说过Vision框架可以做轮廓侦测(ContourDetection)、光流请求(OpticalFlowRequest)，并提供一系列离线影片处理(offlinevideoproces
想体验千亿参数大模型的门槛，真是越来越低了！想让大模型回答问题？只需在网页端输入问题，运行二三十秒，答案就噌噌生成了。用的正是今年由Meta开源的OpenPretrainedTransformer（OPT），参数量达1750亿。如果是传统在本地运行，对算力可是个大考验。这就是由开源项目Colossal-AI支持的云端demo，无需注册即可上手体验，对硬件完全没门槛，普通笔记本电脑甚至手机就能搞定。也就是说，完全不用懂代码的小白，现在也能调戏OPT这样的大模型了。让我们来试玩一把~4种任务可试玩FAQ常见问题解答、聊天机器人、翻译、文章创作几种模式都可试玩。一些数值也能按需自己来调整，并且不涉及
想体验千亿参数大模型的门槛，真是越来越低了！想让大模型回答问题？只需在网页端输入问题，运行二三十秒，答案就噌噌生成了。用的正是今年由Meta开源的OpenPretrainedTransformer（OPT），参数量达1750亿。如果是传统在本地运行，对算力可是个大考验。这就是由开源项目Colossal-AI支持的云端demo，无需注册即可上手体验，对硬件完全没门槛，普通笔记本电脑甚至手机就能搞定。也就是说，完全不用懂代码的小白，现在也能调戏OPT这样的大模型了。让我们来试玩一把~4种任务可试玩FAQ常见问题解答、聊天机器人、翻译、文章创作几种模式都可试玩。一些数值也能按需自己来调整，并且不涉及
随着大规模语言模型的日渐强大，人们对AI模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于Meta的LLaMA7B模型微调出一个新模型Alpaca。该研究让OpenAI的text-davinci-003模型以self-instruct方式生成52K指令遵循（instruction-following）样本，以此作为Alpaca的训练数据。研究团队已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，后续还将发布模型权重和训练代码。项目地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_al
随着大规模语言模型的日渐强大，人们对AI模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于Meta的LLaMA7B模型微调出一个新模型Alpaca。该研究让OpenAI的text-davinci-003模型以self-instruct方式生成52K指令遵循（instruction-following）样本，以此作为Alpaca的训练数据。研究团队已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，后续还将发布模型权重和训练代码。项目地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_al
大型语言模型最为人诟病的缺点，除了一本正经地胡言乱语以外，估计就是「不会算数」了。比如一个需要多步推理的复杂数学问题，语言模型通常都无法给出正确答案，即便有「思维链」技术的加持，往往中间步骤也会出错。与文科类的自然语言理解任务不同，数学问题通常只有一个正确答案，在不那么开放的答案范围下，使得生成准确解的任务对大型语言模型来说更具挑战性。并且，在数学问题上，现有的语言模型通常不会对自己的答案提供置信度（confidence），让用户无从判断生成答案的可信度。为了解决这个问题，微软研究院提出了MathPrompter技术，可以提高LLM在算术问题上的性能，同时增加对预测的依赖。论文链接：https
