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1、??️为了制作出一幅十二生肖马的图像，首先需要考虑每个生肖马的特征和象征意义。例如，老鼠是十二生肖中的第一位，其常常被描述为机智、敏捷和聪明。因此，在绘制老鼠的形象时，可以考虑使用动态的线条和细节，以展现老鼠的机智和敏捷。??对于其他生肖马，如虎、兔、龙、蛇、羊、猴、鸡、狗和猪，我们也可以通过不同的绘画风格来展现它们的不同特征。例如，虎被视为勇敢和强大的象征，可以使用粗犷和强劲的线条和色彩来表现。而兔子则可以用柔和和温柔的线条和颜色来呈现其可爱和温顺的特征。??️在制作这幅十二生肖马的图像时，我们可以考虑使用AI的生成模型来辅助绘制。例如，使用GAN或VAE模型来生成马的基础形状，并通过风格迁移算法来实现每个生肖马的特征和风格。??后，在选择图像背景和布局时，我们可以考虑使用象征意义的元素来增强图像的整体感。例如，可以将各种生肖马置于传统的中国红色背景中，以展现其文化和历史意义。同时，我们也可以根据不同生肖马的性格和象征意义，选择不同的布局和构图方式，以呈现更丰富和多样的视觉效果。总之，制作一幅十二生肖马的图像需要考虑多个因素，包括每个生肖马的特征和象征意义，绘画风格和细节，AI模型的应用和图像背景和布局。通过认真思考和精心设计，我们可以制作出一幅富有意义和视觉效果的十二生肖马图像。#vae图片#

2、近闹得沸沸扬扬的ai一键脱衣相信大家都看过了，那到底什么是ai合成技术呢？今天带大家来详细了解一下，如果觉得讲得好请帮忙点赞，如果你有不同意见请在评论区一起探讨AI合成技术是一种利用人工智能算法，根据一定的输入，生成新的内容的技术。AI合成技术可以应用在多个领域，例如语音合成、图像合成、视频合成、文本合成等。AI合成技术有很多优点，但也存在一些挑战和风险。以下是对AI合成技术的详细介绍1:语音合成语音合成是一种利用AI算法，根据文本或其他语音输入，生成自然流畅的语音输出的技术。语音合成可以用于智能助理、导航、教育、娱乐等场景。语音合成的主要步骤包括：文本分析：将输入的文本转换为音素序列，标注语调、重音、停顿等信息。声学模型：根据音素序列和声学特征，生成声学参数，如基频、频谱等。语音合成：根据声学参数，生成波形信号，输出语音。语音合成的主要技术有两种：拼接合成：将预先录制的人声片段按照音素序列拼接起来，生成语音。这种技术的优点是声音质量高，缺点是需要大量的人声数据库，且难以处理拼接处的不自然现象。参数合成：将预先录制的人声片段分析为声学参数，然后用AI算法根据音素序列生成新的声学参数，再用声码器（vocoder）转换为波形信号，生成语音。这种技术的优点是需要较少的人声数据库，且可以灵活地控制声音特征，缺点是声音质量较低，容易出现机器化的效果。近年来，随着深度学习的发展，出现了一些新的语音合成技术，如：端到端合成：将文本直接映射到波形信号，无需中间步骤。这种技术的优点是简化了模型结构，缺点是需要大量的训练数据，且难以控制声音特征。神经声码器：用神经网络代替传统的声码器，生成更高质量的波形信号。这种技术的优点是提高了声音质量，缺点是计算量较大。说话人合成：用一个模型生成多个不同说话人的语音。这种技术的优点是节省了模型资源，缺点是需要额外的说话人信息作为输入。微软语音合成是一种自然的AI合成语音技术1，它可以让用户可视化地实时调整语音参数，例如语音风格，语速，音调，音量，发音和停顿等，并且可以定义各种形式的语音，高效地创作更准确，更具表现力，以及更个性化的语音输出。2:图像合成图像合成是一种利用AI算法，根据图像或其他视觉输入，生成新的图像输出的技术。图像合成可以用于美化照片、换脸、脱衣、生成艺术照片图像合成图像合成是一种利用AI算法，根据图像或其他视觉输入，生成新的图像输出的技术。图像合成可以用于美化照片、换脸、脱衣、生成艺术作品、虚拟社交等场景。图像合成的主要步骤包括：图像分割或抠图：将输入的图像中的前景物体分割或抠出来，得到前景掩码或透明度。图像融合或和谐化：将前景物体粘贴到另一张背景图像上，消除不自然的边界，调整颜色和光照，使前景和背景看起来更和谐。阴影或反光生成：根据前景和背景的信息，为前景物体生成合理的阴影或反光效果，增加真实感。物体摆放或空间变换：根据构图规则和美学准则，为前景物体寻找合理的大小、位置、形状，避免几何不一致性，提高美观度。图像合成的主要技术有两种：基于GAN的技术：利用生成对抗网络（GAN），根据一定的输入条件，如文本、噪声、草图等，生成新的图像。这种技术的优点是可以从无到有地创造新颖的内容，缺点是需要大量的训练数据，且难以控制生成结果的质量和多样性。基于Transformer的技术：利用Transformer架构，根据文本或其他视觉输入，生成与之相关联的图像。这种技术的优点是可以利用多模态数据进行预训练，且可以通过prompt工程来灵活地控制生成结果的内容和风格，缺点是计算量较大，且需要对prompt进行精心设计。近年来，随着深度学习的发展，出现了一些新的图像合成技术，如：CLIP：一种结合了视觉Transformer和正则化Transformer的多模态模型，学习图像和文本描述的共享潜在空间DALL-E：一种基于CLIP和VQ-VAE的文本到图像生成模型，可以根据任意文本描述生成与之相关联的图像2。VQGAN：一种基于变分自编码器（VAE）和GAN的图像生成模型，可以根据文本或其他视觉输入生成高分辨率的图像3:视频合成视频合成是一种利用AI算法，根据视频或其他时空输入，生成新的视频输出的技术。视频合成可以用于改变视频中人物或场景的外貌、动作、表情等属性，也可以用于生成全新的视频内容。视频合成的主要步骤包括：视频分析：将输入的视频分解为帧序列，并提取其中的关键信息，如人脸关键点、姿态关键点、光流等。视频编辑或转换：根据用户指定的目标条件，如目标人脸、目标动作、目标风格等，对视频帧进行编辑或转换视频合成：将编辑或转换后的视频帧重新组合为视频，并进行后处理，如去除伪影、增加细节、平滑过渡等，得到终的视频输出。科普365天的视频

3、Nature：眨眼就能照相？哈佛从神经信号提取出图像将肉眼直接用来“照相”，也许将成为可能……哈佛团队推出的新模型能够分析神经信号，甚至从视觉皮层中直接提取影像。相比于传统神经解析工具，这项成果大大提高了识别效率和连续性。Nature的编辑也评价它“十分优雅”：这款模型名叫CEBRA（发音同zebra），是将对比式学习与非线性独立分析相结合的产物。一名团队成员表示，这个名字十分贴切，因为CEBRA可以把信息“条纹化”，就像斑马一样。在小鼠身上进行的实验中，CEBRA视频解析的准确率超过了95%。团队还发现，CEBRA在跨越大鼠和小鼠两个物种时的表现具有一致性。所以可以展望CEBRA在其他物种上的应用，说不定人眼摄像机也会成为可能。论文通讯作者也表示，未来的目标是将CEBRA集成到脑机接口中：本质上，CEBRA是一个神经信号解析模型。所以它的技能不只有图像获取，只要和神经信号有关的事情，它都能做。比如根据神经活动来预测肢体的运动行为。还可以根据神经信号判断肢体活动是主动还是被动做出。对比式非线性学习行为或神经数据的降维压缩一直是神经信号识别中不可缺少的一环。研究团队将对比式学习引入非线性独立成分分析模型，提出了新的框架。对比式学习是一种强大的自驱动学习方式，使用呈现对比关系的样本进行训练，以发现数据间的共性与个性。用CEBRA的模型训练神经网络，可以得到一种编码器。这种编码器则可以生成由动作或时间调控的低维嵌入空间。具体而言，是通过将离散或连续的变量与时间相结合使数据对得到分布，然后再交由编码器处理。CEBRA获取神经活动嵌入时同时使用用户定义（监督驱动、假设式）和只带有时间（自驱动、发现式）的标签。这一过程中，CEBRA将行为及时间标签与神经信号一并优化，映射到低维嵌入空间。根据数据集大小的不同，优化计算可以采用批量计算、随机梯度下降等不同方式。优化后得到的低维嵌入既可以用于数据可视化，也可以在解码等下游工作中使用。相比于传统的非线性降维方式，对比式训练无需生成模型，适用广泛性更强。鲁棒性与实用性兼具在事实信息重构的测试中，CEBRA的表现显著优于pi-VAE。然后，团队又使用了一个海马数据集进行测试，该数据集被用来作为神经嵌入算法的基准。在这一轮测试中，团队赋予了pi-VAE卷积网络加持，但终结果仍是CEBRA更胜一筹。鲁棒性方面，团队使用了代数拓扑学方法进行测试。将CEBRA生成的低维嵌入投影到球面，团队发现了一个环形拓扑结构。通过计算Eilenberg-MacLane坐标发现，CEBRA的环形拓扑结构与（真实）空间跨维度匹配。至于跨个体甚至物种的表现，团队在训练时就使用了包含多种动物的数据集。测试结果也表明，CEBRA生成的结果具有很高的个体间和种间一致性。与完全在未见过的个体上进行训练相比，CEBRA的结果错误更少、效率也更高。实际应用中，团队在小鼠身上进行了实验。他们让小鼠反复观看几段视频，并与小鼠视觉皮层的信号一并作为训练数据。另有一些视频则用作测试数据，结果显示，CEBRA视频解析的准确率超过了95%，远高于其他模型。论文地址：网页链接项目主页：网页链接文章来源：量子位

4、#八卦手册#茂名大型音乐节即将震撼来袭！文末有福利~我的茂名论坛 2023-04-10 18:05 发表于广东图片图片过去三年新冠疫情突如其来将我们打了个措手不及无数活动被迫按下了暂停键多少美丽的风景被禁锢在了远方多少动听的音乐被围困在了耳机里图片三年后的今天随着春暖花开大地重新迸发出了澎湃的活力压抑了三年的激情喷薄而出不少年轻人的朋友圈除了旅游就是音乐何以解忧？唯有音乐音乐节成为了年轻人释放天性的舞台看一场疯狂的音乐节成为了不少人心底的渴望图片近期全国各地争相举办各种各样的音乐节数量呈现报复性的井喷之势打开票务平台查看近期即将举办的音乐节多达80多场图片以大家熟悉的草莓音乐节为例今年迎来了十五周年已经官宣将于近期举办的就有5场昨天2023北京草莓音乐节阵容公布音乐节连续举办三天总共多达66组音乐人参演堪称音乐群英会图片在我们广东也有一场2023佛山草莓音乐节将于4月15-16日在南海体育中心体育场举办这是疫情后广东省举办的第一场草莓音乐节自消息公布之后引起了极大的关注据了解票房相当火爆图片在2023佛山草莓音乐节的海报上我们看到了一个熟悉的名字——蓝大传媒是音乐节的承办单位而茂名作为蓝大传媒的总部所在地蓝大传媒是否会为家乡也带来一场盛大的音乐节？答案当然是肯定的！来了！2023年茂名一场大型音乐节即将震撼来袭！图片音乐节时间？暂时保密！音乐节地点？即将揭晓！音乐节参演明星？其中一部分就藏身在以下这个名单里许巍、朴树、赵雷、周深、万妮达乃万、陈粒、许嵩、逃跑计划、和平饭店白鲨乐队、侃、刘瑞琦、郭顶、焦迈奇二手玫瑰、青年旅店、马頔、马赛克、猴儿乐队告五人、廖效浓、井胧、汪苏泷、徐秉龙李润祺、高天佐、黄誉博、TizzyT、SUNNY王啸坤、陈楚生、张颜齐、卢俊杰、爆音房东的猫、马俊、夏日入侵企画、KT、YOSKO图片现在只要你留言说出8位明星的名字待音乐节阵容正式公布之后猜中其中少5位明星且留言获赞多的10位粉丝将可获得音乐节纪念品一份（纪念T恤、纪念杯等）注意啦：每人仅限留言竞猜一次而且不可以多于8位明星哦关于本次音乐节的更多消息请继续留意我们随后的更多推文现在我们留言区走起！往期精选1、演唱会又来了！王心凌、黄凯芹、黄品源...一众巨星将唱响茂名2、万人空巷|茂名万达群星演唱会全城沸腾！3、谭咏麟演唱会40000人听见茂名味道图片点分享图片点点赞图片点在看

5、这两天GPT4成为了市场热点，普遍认为GPT4会是更大的大模型，甚至认为ChatGPT可能会自带文本生成视频的功能。从目前的各方消息来看，基于 GPT4的ChatGPT大概率还是纯文本模式，但是在此基础上，可能会有基于ChatGPT的应用出现，就像OpenAI的DALLE-2一样。那么，文字自动生成视频有哪些技术难点呢？一、自然语言处理（NLP）：将文本转化为视觉元素需要深入理解文本的意义和上下文。这包括分词、词性标注、实体识别、句法分析和语义理解等任务。NLP 技术需要解决多种语言模糊性问题，如指代消解、语义角色标注、语义推理等。二、视频制作技术：将文本转化为视频需要视频制作技术，包括图形设计、动画、视频剪辑和等。视频制作技术需要处理大量的图像和视频数据，并进行复杂的图形计算。三、机器学习：文字自动生成视频需要使用机器学习算法，例如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、序列到序列（Seq2Seq）等。这些算法需要大量的数据和计算资源来训练和优化。四、数据集：构建高质量的数据集是文字自动生成视频的关键。数据集应该具有多样性、准确性和实用性，涵盖不同的文本和视觉元素。硬件资源：文字自动生成视频需要大量的计算资源，例如 CPU、GPU 和内存等。这些资源需要在高效的算法和数据处理过程中进行合理的分配和利用。五、交互设计：自动生成的视频需要与用户进行良好的交互，例如响应用户输入、显示关键信息和提示等。这需要精心的交互设计和用户体验设计。

6、ChatGPT丨小智ai丨chatgpt丨人工智能丨OpenAI丨聊天机器人丨AI语音助手丨#编程语言# #生成式AI# #低代码正在流行# GPT-3.5丨开源AI平台作为一款文本生成模型，ChatGPT无法直接生成图片。它是通过对大量文本数据进行训练，学习了语言模式和语义理解，从而能够回答问题、提供建议、讲故事等等。要生成图片，你需要使用专门的图像生成模型，例如GAN（生成对抗网络）或VAE（变分自编码器）。这些模型能够学习图像的视觉特征和生成新的图像。如果你想要了解关于图像生成的文章，我可以为你提供一些背景信息和有关研究方向的提示。图像生成是计算机视觉领域的研究热点之一，研究人员致力于开发算法和模型来生成逼真的图像，这在许多应用中都具有潜在的用途。常见的图像生成方法包括：生成对抗网络（GANs）：由生成器和判别器组成的对抗网络，通过对抗训练生成器和判别器，从而使生成器能够生成逼真的图像。变分自编码器（VAEs）：利用自编码器的结构，将输入图像编码成潜在空间向量，并从潜在空间中解码生成新的图像。自回归模型：例如PixelRNN和PixelCNN，通过建模像素之间的条件概率分布来生成图像。流式生成模型：如Glow和RealNVP，通过变换图像的像素空间来生成图像。除了上述方法，还有一些其他的图像生成技术和应用，如超分辨率图像生成、图像风格转换、图像修复等。尽管无法在这里为你提供完整的原创文章，但希望这些信息能够为你提供一些启示，供你撰写一篇关于图像生成的文章。记得注明引用和参考资料，以文章的准确性和可信度。

7、高清修复丰富细节：ControlNet1.1_Tile模型。今天来介绍下control net1.1的tile模型。首先需要下载tile模型，一定要下载这个V11F1E的版本，并且control net版本必须是V1.1.107版本。以上今天主要介绍tile比较重要的两个功能。tile的第一个作用：高清修复小图。把一张很小很模糊的图变清晰，因为tow模型可以生成新的细节。首先找到control net1.1插件，点击上传一张图片。我们这里以官方这个图为例，注意tile需要参考图本身有细节，才能添加或修改放大细节，所以上传的图好是照片类型的，限稿的话就不适合Tile了。这里点击启用预处理器，这里可选可不选，选了会出现一个down sampling rate这个选项。它是处理图片解析度的，比如上传的图为512乘以512的尺寸，调整到2的话图会变成256乘以256的尺寸。这个的目的是让Tao有更多的空间可以修复和添加细节，所以预处理器不是必须要开启的。我上传的这个图已经的小了，就默认1好了。然后模型这里选择Tile的模型，上面选择好想要放大的尺寸，先选择512乘以512尺寸，关键词的话还是要写一些。虽然Tile可以识别画面内容，但也不一定完全准确，提示词简单写一下就好。比如dog on grassland，点生成看下效果，效果还是很棒的。第二个功能优化和增添细节。我先通过涂鸦与处理器画一个灵魂战车，通过涂鸦模型随便生成一张图。然后再看下tile模型对细节的优化。画完后调整下尺寸，开启下高清修复吧，提示词可以随便写点，通过翻译软件翻译下，点击生成，生成后发送到图声图里。勾选分块VAE功能。如果下载了Multi独树一帜插件的话，可以开启这个分块VAE功能，可以优化显存，对低显存很友好。这里开启controlnet插件上传刚生成的图。·选择tow预处理器调一下参数让图片显示虚点。tow模型方便加细节。模型选择top，点击生成。生成后保存下和刚才的做一个对比。·打开两张图后tail模型对细节优化确实很棒。从这几处可以看到细节确实有了明显变化，就是色调可能不如一开始的对比度强。但可以通过调色软件来进行调整。视频到这里就结束了，有不明白的可以私信我。

8、ChatGPT之变分差分器(变分自编码器|VAE)在过去几年中，基于深度学习的生成模型因其在该领域的惊人改进而受到越来越多的关注。依靠大量数据，精心设计的网络架构和智能训练技术，深层生成模型表现出了令人难以置信的能力，可以生成各种高度逼真的内容，如图像、文本和声音。在这些深层生成模型中，有两个主要家族值得特别关注：生成对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE）。在今年1月份发布的一篇前文中，我们深入讨论了生成对抗网络（GAN），特别是展示了对抗训练如何通过两个网络，即生成器和鉴别器，迭代不断改进两者。现在，在这篇文章中，我们将介绍另一种主要类型的深层生成模型：变分自动编码器（VAE）。简而言之，VAE是一种自动编码器，其编码分布在训练过程中被规则化，以其隐藏空间具有良好的特性，使我们能够生成一些新的数据。此外，“变分”一词来源于规则化与统计#vae图片#

9、读到一篇写Diffusion Models的文章，发现一张很不错的图来比较说明 GAN, VAE, Flow-based，Diffusion Models 区别，清晰。这几个算法也是当前图像研究热门的算法之中了。推荐个给大家，附上原文链接：https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/

10、吃瓜赵丽颖主演的那部《野蛮生长》改名字了，现在叫《风吹半夏》。反正据我所知《折腰》是没有给林更新的，张晚意是一直都在接触的。电影《老江湖》，主演于谦、梁家辉、赵小棠和翟潇闻，友情出演吴京，暂定明天开机。明年过完年要开一部新电影，叫《澎湖海战》，主演还没定啊，但是是个超级好饼，因为讲的是康熙年间康熙派人统一湾湾的历史事件图片电影《了不起的阿娜儿》，男主角刘烨，明年5月左右开机。小说《我的相亲路上满是珍禽异兽》影视化了，剧版名字叫《动物园相亲记》，女主角暂定周冬雨，因为是稻草熊的剧，我觉得她出演的可能性还蛮大的。确定现在在国外的人，徐JL、冯&徐、徐&陶。GH和GXS不确定现在还在不在国内，之前是在的，他俩应该也有跑的想法，跟冯一样，微博全部清空了。然后，虽然冯X好像有一点点黑料，但许嵩不是很在意，他也是真的喜欢她。刘宇宁现在火了后盯着他的比以前多了，团队怕造成不必要的麻烦也让他谨言慎行，他也加了点包袱在身上。许嵩那边之前讲过，“谈恋爱的话，如果女方想公开，那就公开，不想那就不公开，但结婚一定会公开，所以大家不要追着问”。杨颖她如今的发展势头要照去年好不少，之前的短板也补上了，不缺戏拍。沈腾马丽因为喜剧、离婚等关键词被卷入二字瓜里，不过这个瓜和他两人没有啥关系。