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强化学习是机器学习中的一个子领域,其中智能体通过与环境的交互,观测交互结果以及获得相应的回报。这种学习的方式是模拟人或动物的学习过程我们人类,与我们所处的环境有一个直接的感官接触,我们可以通过执行动作,目睹动作所产生的影响。这个观点可以理解成“cause and effect”,毫无疑问地,这就是我们人生中建立起对环境的认知的关键。本文章将从以下几个方面介绍强化学习在机器人中的应用:强化学...
它将给定内容插入到输出中,缺点是如果你用 Dereambooth,它会用训练图替换所有相似的对象。它根据模型引用给定的图像并选择最匹配的图像。之后在输入给AI的文字中,即可通过改变训练好的几个相貌tag的比例权重,融合出现实里不存在,同时在系列图片里长相可以保持一致的角色啦!它会改变图像的整个输出,而无需在提示中调用它来浪费您宝贵的令牌,它可以在您的设置选项卡中进行设置,该选项卡将自动应用于您的所

本文摘要: FaceLock提出了一种创新的对抗扰动方法,用于保护人像照片免受恶意编辑。不同于传统方法试图完全阻止编辑效果,FaceLock通过优化扰动确保编辑后的图像失去原始生物特征(如面部特征),使其在生物识别上无法辨认。该方法创新性地将面部识别模型和视觉感知因素整合到扰动优化过程中,显著提高了防御性能。实验表明,FaceLock在多种编辑类型(面部修改、配饰调整、背景变更)中都展现出优越的保
语音命令数据集地址:http://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01.tar.gz音频识别教程地址:https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/audio_recognition在谷歌,我们经常被问到如何使用深度学习解决语音识别和其他音频识别问
近年来,基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧,而其中GAN模型训练方法更加具有激进意味:它生成数据本身。GAN是“生成对抗网络”(Generative Adversarial Networks)的简称,由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年,GAN热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨。Yan
设计师和摄影师用内容自动填补来补充图像中不想要的或缺失的部分。与之相似的技术还有图像完善和修复。实现内容自动填补,图像完善和修复的方法有很多。本文介绍的是 Raymond Yeh 和 Chen Chen 等人的论文「Semantic Image Inpainting with Perceptual and Contextual Losses」中的方法,此论文于 2016年 7月 26日 在 arX
IntroductionContent-aware fill is a powerful tool designers and photographers use to fill in unwanted or missing parts of images. Image completion and inpainting areclosely related technologies
基本情况https://github.com/rosinality/stylegan2-pytorch/issues/81运行psp时出现的问题。其实就是stylegan2里面采用了c++编译等功能带来的bug,非常烦人。系统:windows平台:pycharm + jupyter notebookGPU:GTX1660Ti解决方案(0)无脑但是有效:直接把fused_leakyrelu,upfi
Faiss的全称是Facebook AI Similarity Search。这是一个开源库,针对高维空间中的海量数据,提供了高效且可靠的检索方法。暴力检索耗时巨大,对于一个要求实时人脸识别的应用来说是不可取的。而Faiss则为这种场景提供了一套解决方案。Faiss从两个方面改善了暴力搜索算法存在的问题:降低空间占用加快检索速度首先,Faiss中提供了若干种方法实现数据压缩,包括PCA、Produ

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