synthesis 第5页

【论文精读】——使用卷积神经网络进行纹理合成（Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks）

2015-TextureSynthesisUsingConvolutionalNeuralNetworks基本信息作者：LeonA.Gatys，AlexanderS.Ecker，MatthiasBethge期刊：NIPS引用：*摘要：本文介绍了一个基于卷积神经网络特征空间的自然纹理的新模型，该模型为目标识别而优化。该模型的样本具有很高的感知质量，显示了以纯粹的辨别方式训练的神经网络的生成能力。在该

Zency_SUN·2022-12-19 18:51

Bi-Modality Medical Image Synthesis Using Semi-Supervised Sequential Generative Adversarial Networks

Bi-ModalityMedicalImageSynthesisUsingSemi-SupervisedSequentialGenerativeAdversarialNetworks论文阅读中的问题和思考1.有监督的串行GAN网络结构在图示的网络结果中，G1的输入是真实图像编码后的结果，而非直接输入真实图像。这个应该是VAE(VariationalAutoencoder,变分自动编码器)和GAN的

liyiersan123·2022-12-17 22:39

NeRF：Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

目录简介Pipeline细节讲解结果简介什么是NeRF？NeRF翻译为神经辐射场。下面两句话取自于NeuralFieldsinVisualComputingandBeyond。Afieldisaquantitydefinedforallspatialand/ortemporalcoordinates.场是为所有空间和/或时间坐标定义的量。Aneuralfieldisafieldthatispara

Nicholas Sc·2022-12-15 22:49

图像降噪之Cycle ISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis

1.简介谷歌去年发表了一篇文章：UnprocessingImagesforLearnedRawDenoising，是关于如何构造逼近真实的数据来进行降噪的，在去年的文章里，研究者们主要是模拟了ISP中从RAW图到sRGB的过程，然后将ISP的过程逆转过来，从sRGB到RAW，然后再在RAW域上添加噪声，从而构造出符合真实场景的噪声数据。今年谷歌又发表了一篇类似的文章，还是关于如何构造真实的仿真数据

AI算法-图哥·2022-12-15 01:24

[Paper]NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis论文Review

最近挺忙的，所以很久没更博了。最近完成一个coursehw需要写一写文章review，身边也有很多认识的朋友在做这个方向的工作，感觉还蛮有意义的（不论是NeRF还是paperreview），记录一下这个过程。InfoNeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisSource:ECCV2020Paperlink:https:

Vanessa Ni·2022-12-14 03:41

Vivado FPGA基础设计操作流程（1）

提示：适合小小白的入门操作流程文章目录一、新建工程(.xpr)二、新建Verilog文件(.v)三、RTL描述和分析过程(RTLAnalysis)四、添加TB文件，做功能仿真伍、设计综合(Synthesis

weixin_42454243·2022-12-13 10:49

CVPR2021 | VQGAN+：Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis

原文标题：TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis主页：TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis代码：https://github.com/CompVis/taming-transformerstransformer比CNN缺少了归纳偏置和局部性，但是更具表现力，但对于长序列（高

羊飘·2022-12-12 09:46

【Cut, Paste and Learn】《Cut, Paste and Learn: Surprisingly Easy Synthesis for Instance Detection》

ICCV-2017文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method4.1Collectingimages4.2AddingObjectstoImages4.2.1Blending4.2.2DataAugmentation5Experiments5.1Datasets5.2TrainingandEvalu

bryant_meng·2022-12-09 02:03

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

github：GitHub-yenchenlin/nerf-pytorch:APyTorchimplementationofNeRF(NeuralRadianceFields)thatreproducestheresults.0、nerf能做的是什么？其核心点在于非显式地将一个复杂的静态场景用一个神经网络来建模。在网络训练完成后，可以从任意角度渲染出清晰的场景图片。1、nerf有什么特色？Anap

Rusian_Stand·2022-12-08 00:52

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 神经辐射场将场景表示用于视图合成

系列论文https://github.com/yenchenlin/awesome-NeRF视频与演示https://www.matthewtancik.com/nerfCore：使用完全连通(非卷积)的深度网络来表示场景，通过使用稀疏的输入视图集来优化底层的连续体积场景函数，从而获得用于合成复杂场景的新视图。查询相机光线上的5D坐标来合成视图，并使用经典的体绘制技术将输出的颜色和密度投影到图像中

Booo0m·2022-12-07 18:32

[非卷积5D中文翻译及学习笔记] 神经辐射场 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

不使用3D建模，使用静态图片进行训练，用(非卷积)深度网络表示场景的5D连续体表示，再通过raymarching进行渲染。本中文翻译使用“机器学习+人工校准/注解”的方式完成。本人非英语专业，水平有限，如有错误敬请指出。仅作个人学习笔记之用，转载请注明出处https://editor.csdn.net/md?articleId=105890744约定文中用markdown标注的引用均为个人笔记，原

江南蜡笔小新·2022-12-07 18:59

High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 论文重点

ContentHigh-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelsAbstract1.Introduction不足之处：提出问题：解决方法：DeparturetoLatentSpace（脱离并去往潜在空间）方法的优点：Contributions：RelatedWorkGenerativeModelsforImageSynthesisDiffu

铭恒悦·2022-12-07 11:52

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

收录：eccv2020领域：主要作用于神经场渲染以及视角合成项目主页链接：NeRF:NeuralRadianceFields主要贡献：1）引入了mlp预测像素颜色r以及volumedensity(体积密度，可以理解为不透明度，密度越大，越不透明）2）将positionencoding（高频分量）引入训练网络，增强了其在高分辨率下的表征能力。3）采用了层次采样的方式（为了更好的适应高分辨率的表征），

dxz_tust·2022-12-07 01:43

[读论文] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis (ECCV2020 Best Paper)

总览任务：viewsynthesis：视图合成。即输入一些同一个静态3D场景的2D照片withposes，输出任意其他角度的该场景2D图像。方法：用一个mlp网络来表示静态三维场景之后，可以从任意角度该场景渲染为2D图片（视图合成）。用神经辐射场NeRF来表示场景基本思路：从某个视角看这个场景，会看到其颜色。于是将场景表示为视角-颜色的对应关系。FΘ:(x,d)→(c,σ)F_{\Theta}:(

YuQiao0303·2022-12-06 10:27

百度语音合成

pipinstallbaidu_aipfromaipimportAipSpeechclient=AipSpeech(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)deftext_to_speech(text):file="audio2.wav"synthesis

Encarta1993·2022-12-04 22:44

李宏毅《DLHLP》学习笔记9 - 语音合成(Speech Synthesis)

视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=DMxKeHW8KdM&list=PLJV_el3uVTsO07RpBYFsXg-bN5Lu0nhdG&index=13&ab_channel=Hung-yiLeehttps://www.youtube.com/watch?v=Eau1Fr2x86Y&list=PLJV_el3uVTsO07RpBYFsXg-bN5Lu0nh

dupei·2022-12-04 21:06

DLX 项目总结（Deluxe processor）

DLXproject项目总结DLX处理器的架构设计datapath设计思路仿真以及基准测试（benchmarking）合成（synthesis）物理设计（physicaldesign）DLX处理器的架构设计下图我们可以看到

无规则@lucio·2022-12-04 09:07

HLS学习练习1——卷积层（Convolution layer）

可参考此篇文章进行学习下图的计算量为：输入通道数x输出通道数x卷积核大小x输出图像的长x输出图像的宽即：RCKKCHout*CHin1、设置流程在综合前，需要先进行以下流程的设置project——》projectsetting——》synthesis

XS30·2022-12-02 22:36

论文阅读 | Context-aware Synthesis for Video Frame Interpolation

前言：CVPR2018的一篇经典的视频插帧的文章论文地址：【here】Context-awareSynthesisforVideoFrameInterpolation引言目前一些做插帧的文章，对于前后warp后的帧融合通常采用权重相乘再相加，即（1-t）I0+tI1这样做是基于像素级的，并不能很好的融合两者的warp后的各自优势本文提出了一种语义融合方式，更好的融合光流warp后的两帧以及各自的语

btee·2022-12-02 18:02

《逻辑综合(logic synthesis)入门指南》

Hello,欢迎来到逻辑综合的世界，在这里我将用尽可能通俗的语言，介绍什么是逻辑综合。技术是不断进步的，因此本文会不断更，持续更新，记得收藏哦~~目录逻辑综合概述技术概述一、翻译二、高阶优化2.1常数传递和冗余消除2.2算术运算优化2.3公共子表达式消除2.4资源共享2.5状态编码和状态机优化三、逻辑表达方法3.1真值表3.2卡诺图3.3二级逻辑表达3.4BDD(BinaryDecisionDia

潘鸿洋·2022-12-01 15:14

《硬件仿真(Emulation)EDA工具前端设计流程》

Emulation1.1什么是Emulation1.2Emulation和Simulation的区别2.设计流程2.1前端设计流程（FrontEnd）2.1.1Analyze2.1.2Elaboration2.1.3Synthesis2.2

潘鸿洋·2022-12-01 15:42

【论文学习】《Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis》

《TransferLearningfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis》论文学习文章目录《TransferLearningfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis》论文学习摘要1介绍2多说话人语音合成模型2.1说话人编码器2.2合成器2

FallenDarkStar·2022-11-30 22:42

Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (RTVC) 论文理解

-1.说明https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning0.Abstract我们描述了一种基于神经网络的文本到语音（TTS）合成系统，该系统能够在不同说话者的语音中生成语音音频，包括在培训期间看不到的语音。我们的系统由三个经过独立训练的组件组成：（1）说话者编码器网络，使用独立的嘈杂语音数据集（不含笔录）对说话者验证任务进行训练，以仅几秒钟

ruclion·2022-11-30 22:08

声音克隆_论文翻译：2019_Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis

论文：2019_TransferLearningfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis翻译总结：只需5秒音源，这个网络就能实时“克隆”你的声音代码：Real-Time-Voice-Cloning|Real-Time-Voice-Cloning(中文)样本：Audiosamplesfrom"TransferLearni

凌逆战·2022-11-30 22:37

【论文精读】NeRF —— 解读《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》

NeRF的核心点是实现了复杂静态场景的隐式表达，用一个神经网络来建模。Abstract本文提出了一种新方法，通过使用稀疏的输入视图集优化底层连续的体积场景函数，实现了合成复杂场景的新视图的SOTA。算法使用全连接深度神经网络(MLP)表示一个场景：输入是单个连续的5D坐标(空间位置(x,y,z)和观看方向(θ，φ))；输出是该空间位置的体积密度和对应视角的颜色。我们沿着相机光线查询5D坐标来合成视

M号攻城狮·2022-11-28 19:26

语音合成综述——亚洲微软谭旭《A Survey on Neural Speech Synthesis》上篇

受老师关怀、同学帮助，研一磕磕绊绊也算过去了，回过头来总结一下这一年入门不知道入没入进去的语音合成，正好从这篇大佬的综述理一理脉络，也算是研一的一个总结吧。下图是本篇论文的结构框架图论文从两个角度去总结这些年TTS语音合成的发展史，keycomponents和advancedtopics，因为文章很长，且我的知识储备并不能覆盖所有的模型，所以我会按照我的进度(较为热门易懂的端到端模型)去总结文章的

ウルトラマン.·2022-11-26 21:42

A Survey on Neural Speech Synthesis

neuralTTS的3个关键组件文本分析器文本分析即为将文本转化为语言特征（phoneme和韵律特征）主要任务：文本归一化（将原始书面语(非标准词)通过文本规范化转化为口语词汇）分词（检测单词边界）词性标注(POS)韵律（语音的节奏、重音和语调，对应着音节时长、响度和音高的变化）预测和字素-音素转换[主要负责生成词汇表外单词的发音(英)/多音音消歧(汉)]声学模型声学模型从语言特征或直接从音素或字

liujiahui295·2022-11-26 21:38

数字后端基本认识

1、数字后端的目的数字前端设计：在集成电路设计中，从Verilog/VHDL代码(RTL级）编写验证再通过综合(synthesis)转换成门级网表(gatenetlist)的过程。

桐桐花·2022-11-26 07:41

GRAPHSPEECH: SYNTAX-AWARE GRAPH ATTENTION NETWORK FOR NEURAL SPEECH SYNTHESIS论文阅读

摘要\quad基于Attention的端到端语音合成在很多方面已经超过传统的统计方法。其中，基于Transformer的TTS利用自注意力机制很好地对语音帧序列进行建模,但是并没有从句法的角度将输入的文本和输出的音频关联起来。因此提出了一种新的基于图神经网络结构的TTS模型（GraphSpeech）。GraphSpeech显式地对输入句子词汇的句法关系进行编码，然后将这些信息整合到模型中，获取句法

JanettaC·2022-11-25 22:28

D2FE-GAN: Decoupled dual feature extraction based GAN for MRIimage synthesis

论文：ZhanB,ZhouL,LiZ,etal.D2FE-GAN:DecoupleddualfeatureextractionbasedGANforMRIimagesynthesis[J].Knowledge-BasedSystems,2022,252:109362.仅用作学习笔记，方便日后查看我们的方法通过两个不同的编码器分别从源模态和目标模态中解耦底层信息和代表信息。针对目标模态在测试阶段的不

馋死小撒呱·2022-11-25 19:30

27、Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis

简介主页：http://waymo.com/research/block-nerfBlock-NeRF是一种通过使用多个紧凑的nerf(每个nerf都适合内存)来表示环境，从而实现大规模场景重建的方法。在推断时，Block-NeRF无缝结合给定区域的相关nerf的渲染。论文中，使用3个多月收集的数据（2.8w）重建了旧金山的Alamo广场社区。Block-NeRF可以更新环境的单个块，而无需对整个

C--G·2022-11-25 07:40

Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 可扩展的大场景神经视图合成

目录Block-NeRF:ScalableLargeSceneNeuralViewSynthesis可扩展的大场景神经视图合成Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1.LargeScale3DReconstruction2.2.NovelViewSynthesis基于几何图形的图像重投影。Geometry-basedImageReprojection.Volum

ysh9888·2022-11-25 07:35

【论文学习】《Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis》

《Tacotron:TowardsEnd-to-EndSpeechSynthesis》论文学习文章目录《Tacotron:TowardsEnd-to-EndSpeechSynthesis》论文学习摘要1介绍2相关工作3模型架构3.1CBHG模块3.2编码器3.3解码器3.4后处理网和波形合成4模型细节5实验5.1消融分析5.2平均意见得分测验6讨论摘要文本到语音合成系统通常包括多个阶段，如文本分析

FallenDarkStar·2022-11-23 04:24

《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》阅读笔记

《DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis》阅读笔记1Motivation（1）GAN模型可以获得很高的生成质量，但是高质量是通过牺牲多样性实现的，并且GAN模型的设计需要精密的参数选择，否则很容易崩溃，这些缺点限制了GAN模型在下游任务的应用。（2）目前对GAN模型架构上的研究非常丰富，有比较完善的实验探究结果。（3）扩散模型已经被证明可以生成高质量的图像，

巍巍微澜·2022-11-23 02:33

022_SSS_Novel View Synthesis with Diffusion Models

NovelViewSynthesiswithDiffusionModels1.Introduction本文利用diffusion模型，在给定参考图的条件下，生成指定pose的图像，作者称为3DiM。并且可以在给定一张特定视角的图的条件下，生成其他所有视角的图。本文的主要贡献：提出了3DiM模型，利用diffusion实现novelviewsynthesis。提出了stochasticconditi

Artificial Idiots·2022-11-23 01:11

2019-2021 文本生成图片 Text To Image（T2I） Synthesis 论文整理

参考：文本生成图像！GAN生成对抗网络相关论文大汇总ASurveyandTaxonomyofAdversarialNeuralNetworksforText-to-ImageSynthesis介绍了关于GAN生成对抗网络的相关Text-to-Image论文，将其分类为SemanticEnhancementGANs,ResolutionEnhancementGANs,DiversityEnhance

芋圆526·2022-11-22 20:31

SemanticStyleGAN: Learning Compositional Generative Priorsfor Controllable Image Synthesis and Edit

1.SemanticStyleGAN：学习构成性的生成先验可控制的图像合成和编辑机构：字节跳动USA2.github地址SemanticStyleGAN-ProjectPage3.介绍会：SemanticStyleGAN根据语义区域分解其潜在空间。在这里，我们通过交换局部潜在代码来显示样式混合的结果。请注意，我们的模型也会混淆形状和纹理，但我们同时在这里改变两者。4.摘要;最近的研究表明，Styl

海柱12·2022-11-22 20:54

【论文阅读】An Introduction to Image Synthesis with Generative Adversarial Nets --- 文本to图像，图像to图像生成，图像合成

论文原文链接：本博客根据博主对本论文的阅读和理解所写，重点关注个人理解方便，非逐句翻译，望周知。如需深入了解论文详情，请阅读原文。作者：HeHuang,PhilipS.Yu(UniversityofIllinoisatChicago)andChanghuWang(ByteDanceAILab)；发表位置：Arxiv2018；摘要：GAN在许多领域展现出强大能力，比如计算机视觉和NLP。在众多GAN

me_yundou·2022-11-21 14:04

【论文简介】Stable Diffusion的基础论文:High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

稳定扩散生成模型(StableDiffusion)是一种潜在的文本到图像扩散模型，能够在给定任何文本输入的情况下生成照片般逼真的图像StableDiffusion是基于latent-diffusion并与StabilityAIandRunway合作实现的paper:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels模型下载与社区：https

曾小蛙·2022-11-21 08:50

【文献阅读笔记】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

标题：《High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels》出版源：CVPR2022论文领域：ImageSynthesis相关链接：[pdf][arXiv][github]High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels1Introduction2Contributions3Met

V.0·2022-11-20 22:21

【2020 ECCV】NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/QsijXRj5GmIV9gygwgMfWA文章目录内容概述Whatproblemisaddressedinthepaper?Whatisthekeytothesolution?Whatisthemaincontribution?Howtheexperimentssufficientlysupporttheclaims?方法细节tec

_Summer tree·2022-11-20 20:19

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisAbstract.1Introduction2RelatedWork3NeuralRadianceFieldSceneRepresentation4VolumeRenderingwithRadianceFields5OptimizingaNeuralRadianceField5

attacking tiger·2022-11-20 15:36

DM-GAN: Dynamic Memory Generative Adversarial Networks for Text-to-Image Synthesis 论文解读

这是一篇CVPR2019的一篇文章，思想简单，但是实验结果是真的简单，服！服！服！！！（但是我为什么想不到呢？我太菜）。文章中介绍了很多模块，也介绍了文章idea的来源，为此我还看了相关的MemoryNetworks及各种变形（对理解本篇DM-GAN其实用处不大，但是这些论文挺好的，推荐一看。）论文:https://arxiv.org/abs/1904.01310?context=cs.GitHu

迷途的CH·2022-11-19 22:12

【论文阅读】A Survey of Image Synthesis Methods for Visual Machine Learning --- 图像生成，计算机视觉

论文原文地址：ASurveyofImageSynthesisMethodsforVisualMachineLearning，是对目前imagesynthesis方法的一个总结和归类。本文是从计算机图形学的角度研究的（通过构建3D模型，然后用虚拟照相机模拟光线效果得到image；用光栅化和光线追踪对image做rendering得到新的image；等），所以如果想了解关于机器学习方面的图像合成、图像

me_yundou·2022-11-19 19:45

【论文学习笔记】《Tacotron: Towards End-To-End Speech Synthesis》

Tacotron论文学习文章目录Tacotron论文学习摘要1简介2相关工作3模型架构3.1CBHG模块3.2编码器3.3解码器3.4后置处理网络与波形合成4模型细节5实验5.1烧蚀分析5.2平均意见得分测验6讨论摘要文本-语音合成系统通常由多个阶段组成，例如文本分析前端、声学模型和音频合成模块。构建这些组件通常需要广泛的领域专业知识，并可能包含脆弱的设计选型。在本文中，我们提出了Tacotron

FallenDarkStar·2022-11-18 08:53

CVPR 2022 : High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelsPaper:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Rombach_High-Resolution_Image_Synthesis_With_Latent_Diffusion_Models_CVPR

nappingman·2022-11-15 07:17

014_SSS_High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels1.Introduction本文提出了在隐空间应用diffusionmodel(DM),称为LatentDiffusionModels(LDM)主要做法是在VQGAN增强版做diffusion。在隐空间的好处是既能保持较高的生成质量又能减少计算的资源消耗。本文的主要贡献：比VQGAN重建的效

Artificial Idiots·2022-11-15 07:11

Transfer Learning from Speaker Verification toMultispeaker Text-To-Speech Synthesis复制他的声音MockingBird

代码地址：https://github.com/babysor/MockingBird模型地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1J2fjbpGiyRUrWi5g8pCjFg提取码：2222模型下载好，自己创建一下saved_models文件，然后将模型放进该文件夹中，最后再运行demo_toolbox.py就行了，非常简单。本论文实现的主要任务就是学习某人的声音特性，并将这

一名不想学习的学渣·2022-11-04 10:53

GRAF: Generative Radiance Fields for 3D-Aware Image Synthesis 论文笔记

NeurIPS2020/Code/ProjectPageGRAF：从unposed的2D图片产生3D-aware的生成模型这需要在原来2DGAN的基础上增加两个模块：生成物体的3D表示方法，由3Dgenerator描述一个虚拟相机和相应的渲染器，产生该物体的2D图像GRAF使用的3Dgenerator，关键之处在于把物体用NeRF表示，而非之前基于voxel的方法（voxel会造成内存立方式增长，

萨瓦河的太阳·2022-10-23 07:16

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[论文精读]GRAF:GenerativeRadianceFieldsfor3D-AwareImageSynthesis目录[论文精读]GRAF:GenerativeRadianceFieldsfor3D-AwareImageSynthesis前言摘要贡献方法NeRFVolumeRenderingGenerativeRadianceFields(主要方法)GeneratorRaySampling3

大头蘑菇汤·2022-10-23 07:46

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