创意广告图像生成

VQ-VAE

GeneratingDiverseHigh-FidelityImageswithVQ-VAE-2摘要本文主要研究VQ-VAE在大尺度图像生成器上的应用，我们改进了自回归的先验来生成比以前更加优秀的图片，
Walter Wu·2020-06-25 14:10

Structure-Preserving Super Resolution with Gradient Guidance

网络架构方面采用了两条支路构成网络，一条重建网络，一条生成梯度图的网络，利用lr图像生成lr的梯度图，此处M(·)与现有生成梯度图的方法一致，相邻行与列元素相减后进行根下
向盟约起誓·2020-06-25 07:11

2018 年度 AI 热词大盘点，来看看大咖怎么说

而这一年，无论从图像生成和机器翻译，无监督学习技
城市中迷途小书童·2020-06-24 20:28

干货 | Generative Adversarial Networks（GAN）的现有工作

干货|GenerativeAdversarialNetworks（GAN）的现有工作原创2016-02-29小S程序媛的日常程序媛的日常今天想与大家分享的是图像生成中一些工作。
Omni-Space·2020-06-24 18:20

[论文笔记] Deep image prior

Deepimageprior阅读笔记论文：《Deepimageprior》项目主页：https://dmitryulyanov.github.io/deep_image_prior1.Introduction（介绍）CNN在图像生成和图像复原任务中应用广泛
Deephome·2020-06-24 16:33

CVPR 2019 论文大盘点—人体姿态篇

在CVPR2019中有关人体姿态的论文，研究3D人体姿态估计的论文最多，有11篇，研究2D姿态估计的7篇，姿态迁移2篇，人体图像生成1篇，人体捕捉2篇，另外还有2篇创建了新的基准数据集。
Mr.Jk.Zhang·2020-06-24 15:44

CVPR 2020｜不惧目标遮挡，英伟达提出全景感知的图像合成方法

英伟达在新公布的论文Panoptic-basedImageSynthesis中提出一种全景感知的图像合成方法，大大提高了图像生成质量，即便是在多个物体实例相互遮挡的场景，也能生成清晰可分离的的实例图像。
我爱计算机视觉·2020-06-24 15:23

Opencv制作蒙太奇图像

2.图像相似度判断方法图像相似度计算之哈希值方法一文提到用感知哈希算法计算相似度：感知哈希算法(perceptualhashalgorithm)，它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fin
lydujing·2020-06-24 10:57

手把手实现YOLOv3（三）

在上一个博客中，我们逐层实现了YOLO架构中使用的组件，在这一部分中，我们将在PyTorch中实现YOLO的网络架构，以便我们可以根据图像生成输出。我们的目标是设计网络的前向传递。
Big_quant·2020-06-24 10:46

深度学习7：TensorBoard使用方法

TensorBoard是Tensorflow可视化工具，可以用来展现TensorFlow图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。TensorBoard通过summary对数据进行汇总。
岳麓吹雪·2020-06-24 05:38

cnn训练技巧1

当然在很多简单任务中可能完全随机的模型初始参数，简单的一些建议学习率以及动量都可以得到一个比较满意的结果，比如单一，简单的降质模型下的图像生成，类别简单少量的一些分类任务等，不好的初始化参数是可以应对简单任务的
terrencewu·2020-06-24 05:35

StarGAN第2版：多域多样性图像生成

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！戳我，查看GAN的系列专辑~！前言StarGANv2:DiverseImageSynthesisforMultipleDomains（多域多样性图像合成）https://github.com/clovaai/stargan-v2https://arxiv.org/abs/1912.01865CVPR20201概要一个好的图像
公众号机器学习与生成对抗网络·2020-06-24 03:38

CVPR2020之多码先验GAN：预训练模型如何使用？

ImageProcessingUsingMulti-CodeGANPriorhttps://arxiv.xilesou.top/pdf/1912.07116.pdf尽管生成对抗网络（GAN）在图像生成里取得了巨大成功
公众号机器学习与生成对抗网络·2020-06-24 03:37

【1】GAN在医学图像上的生成，今如何？

无条件GAN的图像生成最近在使用GAN的无监督医学图像生成领域中出现了大量工作，这可以解决诸如数据稀缺和类不平
公众号机器学习与生成对抗网络·2020-06-24 03:06

语义金字塔式-图像生成：一种使用分类模型特征的方法

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！1概要https://arxiv.org/pdf/2003.06221.pdfhttps://semantic-pyramid.github.io/（代码暂未放出）提出了一种新的基于GAN的模型，利用预先训练的分类模型学习的深度特征空间。受经典图像金字塔表征启发，将模型构建为语义金字塔式的生成：低层信息包含的是精细的特征（纹
公众号机器学习与生成对抗网络·2020-06-24 03:35

飞猪创意广告—《文字组成的旅行大片》

飞猪旅行创意广告片《文字组成的旅行大片》，通过黑白文字展示出不同人心中对旅行的定义。
言午許墨·2020-06-23 21:26

深度学习中的代码资源库------图像处理篇

1、图像生成1.1绘画风格到图片的转换：NeuralStyle1.2图像类比转换：image-analogies1.3根据涂鸦生成图片：NeuralDoodle1.4匹根据涂鸦类比图片：Sketchy1.5
jaccen·2020-06-23 20:49

百度AI攻略：Paddlehub实现目标检测

通过对图像生成候选区域，提取特征，判别特征类别并修正候选框位置。Faster_RCNN整体网络可以分为4个主要内容，
才能我浪费·2020-06-23 13:42

百度AI攻略：Paddlehub实现图像生成

PaddleHub可以便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型，完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tuneAPI，可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习，让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用。模型概述CycleGAN是生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks）的一种，与传统的GAN只能单向生成图片不同，CycleGAN可以同时完成两个
才能我浪费·2020-06-23 13:41

【AI产品】你我当年的老照片，如今修复了可还行？

作者&编辑|言有三什么是"你我当年"“你我当年”是一款基于图像生成技术的App，可以实现老照片、模糊照片、低分辨率照片的画质增强，下面是它的主界面。软件界面话不多
言有三·2020-06-23 12:49

【TensorFlow&Keras】入门猫狗数据集实验--理解卷积神经网络CNN

修改运行时工作目录2.2添加jupyter_contrib_nbextensions插件3.配置TensorFlow、Keras二、入门实例-猫狗数据集1.制作数据集2.卷积神经网络CNN2.1网络模型搭建2.2图像生成器读取文件中数据
cungudafa·2020-06-23 01:12

OpenAI发布「块稀疏」GPU内核：实现文本情感分析与图像生成建模当前最优水平

姓名：张萌学号17021211113转自：https://mp.weixin.qq.com/s/O-NDsFs6AOwl43LyevXtzg【嵌牛导读】：近日，OpenAI在其一篇题为《Block-SparseGPUKernels》的博文中发布了一个低级别神经网络架构的高度优化GPU内核，并且这个神经网络带有「块稀疏」（block-sparse）权重。根据已选的稀疏性，这些内核可以比cuBLAS或
虾滑蟹棒面筋泡·2020-06-23 01:58

用matlab对二维图像生成立体图像

[imagen1imagepath1]=uigetfile('D:\MATWORKSHOP\source_images\MULTIFOCUS\*.jpg;*.bmp;*.png;*.tif;*.tiff;*.pgm;*.gif','Pleasechoosethefirstinputimage');f=imread(strcat(imagepath1,imagen1));[high,width,co
chen493072·2020-06-22 21:44

图像压缩哪家强？请看这份超详细对比

本文来自早稻田大学，论文用精炼的语言对比了几类图像生成模型，将卷积自编码器（C
PaperWeekly·2020-06-22 19:25

CVPR 2020 Oral | 无域标签下高清场景时移变换

©PaperWeekly原创·作者｜武广学校｜合肥工业大学硕士生研究方向｜图像生成同一个场景在不同时间段存在着一定的变化，这主要取决于光照对图像的成像的影响，如何通过一个时间段的场景图像在无域标签的情况下合成出不同时间段下的高分辨率场景图像是本文要介绍的
PaperWeekly·2020-06-22 19:21

升级版StarGAN来袭！你想要的多目标域多风格图像变换它都有

近期NVIDIA发布的StyleGAN2对于GAN用于图像生成又推进了一把，同时也是赚足了眼球，然而同期下另一篇图像翻译任务下的改进版模型却显得有点默默无闻了，这就是今天我们要介绍的StarGANv2。
PaperWeekly·2020-06-22 19:50

从2D图像生成3D模型，基于Im2Avatar

原文链接：Im2Avatar:Colorful3DReconstructionfromaSingleImagegithub.com这个模型不仅可以生成3D模型，还可以生成颜色，现在我就介绍一下生成形状的部分，这个网络不是endtoend的形式所以形状和颜色是分别训练的。源代码其实是python2写的，稍微改一下就可以用在python3中。它的网络我大致列一下，也欢迎指正：编码：解码：最后输出的是6
凌空的桨·2020-06-22 16:49

激光雷达和多相机融合方法1

论文《激光雷达和多相机融合的智能标定方法研究》1.平台2.标定2.1多相机平台标定图像生成2.2单相机和激光雷达标定板选择3.标定数据采集3.1标定数据采集软件3.2多相机标定数据采集3.3单相机和激光雷达标定数据采集
JinLn_·2020-06-22 13:35

【day5-张瀚群】

比如：护肤品创意广告：按下岁月的暂停键要表达的信息：让你不再变老该信息的象征：播放器中的暂停键连接点：面霜被使用后的样子，类似暂停键2、极端情景—TheExtremeSituationTemplate找到一个情形
heha37·2020-06-22 10:46

生成对抗网络（GAN) 手写数字图像生成

生成式对抗网络（GAN)简介生成式对抗网络的框架主要有两个模型，一个是生成模型（Generator），记为为G,是用来生成数据，通过大量的样本学习，生成一些能够以假乱真的数据样本。第二个是辨别模型(Discriminator)，记为D，主要是接受G生成的样本数据和真实样本数据，进行辨别和分类。生成网络G接受一个随机的噪声z并生成图片，记为G（z）；判别网络D的作用是判别一张图片x是否真实，对于输入
Deep In·2020-06-22 07:43

GAN生成图像质量的两个评价指标——IS与FID

生成性能的两个评价指标——IS与FID一、IS（InceptionScore）二、FID（FréchetInceptionDistance）三、其它一些评价指标小结    很久没有写原创博客了，最近在研究图像生成
纵心似水·2020-06-22 04:03

英伟达小样本换脸AI：金毛一秒变二哈，还有在线试玩

【导读】发明“草图秒变风景照”图像生成器GauGAN的英伟达研究团队，最近推出更有趣“宠物换脸”GANimals。
网易智能·2020-06-22 01:57

父亲节营销，能说的不只是「爱」

商务合作QQ：1900556960作者：阿广来源：创意广告（ID：creativead）“长大后，你和父亲的关系变成什么样了？”
广告也疯狂·2020-06-22 00:00

ICCV 2019 Oral 论文 FiNet: Compatible and Diverse Fashion Image Inpainting

[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20191107102646828.png)视觉上的兼容与协调对于时尚分析至关重要，然而现有的时尚图像生成系统在此方面却有所欠缺
Sanven?·2020-06-21 20:07

TP-GAN 让图像生成再获突破，根据单一侧脸生成正面逼真人脸

【新智元导读】中科院自动化所（CASIA），中科院大学和南昌大学的一项合作研究，提出了双路径GAN（TP-GAN），通过单一侧面照片合成正面人脸图像，取得了当前最好的结果。研究人员提出了一个像人类一样能够考虑整体和局部信息的GAN结构，合成的图像非常逼真且很好地保留了身份特征，并且可以处理大量不同姿势的照片。研究人员指出，这些合成的图像有可能用于人脸分析的任务。首先，让我们来看上面这张图，中间一栏
算法学习者·2020-06-21 16:15

GPUImage2（三）滤镜大全：色彩调校

相关文章GPUImage2（一）集成与使用GPUImage2（二）滤镜大全：图像生成GPUImage2（四）滤镜大全：图像处理GPUImage2（五）滤镜大全：混合模式GPUImage2
A45824430·2020-06-21 16:22

SeqGAN:Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

GAN在2014年被提出之后，在图像生成领域取得了广泛的研究应用。然后在文本领域却一直没有很惊艳的效果。
小肥柴不是小废柴·2020-06-21 14:20

Vid2Vid:Video-to-Video Synthesis

视频生成的难点GAN在图像生成领域虽然研究十分广泛，然而在视频生成领域却还存在许多问题。主要原因在于生成的视频很难保证前后帧的一致性，容易出现抖动。
小肥柴不是小废柴·2020-06-21 14:49

CVPR2019行人重识别、车辆重识别及行人图像生成论文汇总

CVPR2019全部论文链接论文题目1、JointDiscriminativeandGenerativeLearningforPersonRe-identificationMotivation2、UnsupervisedPersonRe-identificationbySoftMultilabelLearningMotivationContribution3、LearningContextGrap
weixin_42881607·2020-06-21 13:37

Github每日精选：超6k星的开源神器，一键还原百年老电影、黑白旧照片本色

作者表示视频是使用孤立的图像生成，没有任何形式的时间建模附加。该
开源小助手·2020-06-21 12:54

教程｜从头开始在Python中开发深度学习字幕生成模型

图像描述是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。字幕生成是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。更多Python视频、源码、资料加群683380
MHyourh·2020-06-21 07:29

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)

定义在模型预测阶段，我们先为图像生成多个锚框，并为这些锚框一一预测类别和偏移量。随后，我们根据锚框及其预测偏移量得到预测边界框。当锚框数量较多时，同一个目标上可能会输出较多相似的预测边界框。
Cloud·2020-06-21 03:03

中文综述 | 《零样本图像分类综述: 十年进展》（附pdf下载）

语义金字塔式-图像生成：一种使用分类模型特征的方法【无中生有的AI】关于deepfake的入门级梳理人脸图像GAN，今如何？（附多篇论
公众号机器学习与生成对抗网络·2020-06-21 02:57

人脸图像GAN，今如何？（附多篇论文下载）

0、前言今天分享的是关于GAN在人脸图像生成/编辑方面的进展，下述论文均属CVPR2020。
公众号机器学习与生成对抗网络·2020-06-21 02:57

CVPR 2020 | 旷视研究院提出新型人-物交互检测框架，实现当前最佳

大会官方论文结果公布，旷视研究院16篇论文被收录（其中含6篇Oral论文），研究领域涵盖物体检测与行人再识别（尤其是遮挡场景），人脸识别，文字检测与识别，实时视频感知与推理，小样本学习，迁移学习，3D感知，GAN与图像生成
旷视·2020-06-20 22:09

CVPR 2020 | 旷视研究院提出优化领域自适应物体检测性能的类别正则化框架

大会官方论文结果公布，旷视研究院16篇论文被收录（其中含6篇Oral论文），研究领域涵盖物体检测与行人再识别（尤其是遮挡场景），人脸识别，文字检测与识别，实时视频感知与推理，小样本学习，迁移学习，3D感知，GAN与图像生成
旷视·2020-06-20 22:09

CVPR 2020 | 旷视研究院探究优化场景文字识别的「词汇依赖」问题

大会官方论文结果公布，旷视研究院16篇论文被收录（其中含6篇Oral论文），研究领域涵盖物体检测与行人再识别（尤其是遮挡场景），人脸识别，文字检测与识别，实时视频感知与推理，小样本学习，迁移学习，3D感知，GAN与图像生成
旷视·2020-06-20 22:09

CVPR 2020 | 旷视研究院提出SQE：多场景MOT参数自优化度量指标

大会官方论文结果公布，旷视研究院16篇论文被收录（其中含6篇Oral论文），研究领域涵盖物体检测与行人再识别（尤其是遮挡场景），人脸识别，文字检测与识别，实时视频感知与推理，小样本学习，迁移学习，3D感知，GAN与图像生成
旷视·2020-06-20 22:08

CVPR 2020 Oral | 旷视研究院提出注意力归一化AN，优化图像生成任务性能

大会官方论文结果公布，旷视研究院16篇论文被收录（其中含6篇Oral论文），研究领域涵盖物体检测与行人再识别（尤其是遮挡场景），人脸识别，文字检测与识别，实时视频感知与推理，小样本学习，迁移学习，3D感知，GAN与图像生成
旷视·2020-06-20 22:08

CVPR 2020 Oral | 旷视研究院提出对抗攻击新方法DaST：无需真实数据训练替身模型...

大会官方论文结果公布，旷视研究院16篇论文被收录（其中含6篇Oral论文），研究领域涵盖物体检测与行人再识别（尤其是遮挡场景），人脸识别，文字检测与识别，实时视频感知与推理，小样本学习，迁移学习，3D感知，GAN与图像生成
旷视·2020-06-20 22:08
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