DragGAN主要还是应用于图像编辑领域，在图像编辑领域之前有代表性的可控生成的作品包括editgan和styleclip，前者是通过分割图去定点控制生成图，后者是通过文本来实现控制，DragGAN将控制的方式变成了人工交互，通过点移动的方式，draggan的理论框架：点在图像空间中的移动对应于GAN的潜在空间中的移动，利用这一观察结果，制定了一个优化问题，旨在最小化用户输入和生成的图像之间的差异

1.在word中插入图表时，横纵坐标没显示出来，可以通过点击横纵坐标，在坐标轴里面，选颜色填充进行修改。2. 合并单元格，右击里面有合并单元格选项。...

import numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(sum(map(ord, 'axis_grids')))tips = sns.load_dataset('tips')tips.head()# 将FacetGrid实例化出来g = sns.FacetGrid(ti

1.VASA-12.AniPortrait3.SadTalker

import osimport urllib.requestimport shutil# URL from which to download the latest COCO trained weightsCOCO_MODEL_URL = "https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/download/v2.0/mask_rcnn_.

总体精度是在分类问题上常用的指标，通常都是使用基于sk-learn的api来计算模型最终在测试数据集上的总体精度，总体精度（OA）与平均精度（AA）不同，总体精度是模型在所有测试集上预测正确的与总体数量之间的比值，平均精度是每一类预测正确的与每一类总体数量之间的比值，最终再取每一类的精度的平均值。normalize = False，这个参数表示返回正确的个数...

也是开放集任务，相比于 open set，需要知道不在训练集类别中的新预测物体类别。这类模型通常都需要接入文本作为一个模态输入，因为开放词汇目标检测的定义就是给定任意词汇都可以检测出来。这个任务是指在实际应用上可以检测任何前景物体，但是有些不需要预测类别，只要检测出框就行。在很多场合也有应用场景，有点像类无关的增量训练。训练时候通常是要确保训练集和测试集的类别不能重复，否则就是信息泄露了，但是训练

最近读到一篇 CVPR 2026 的工作，来自美团 MeiGen AI 团队和复旦大学。这篇论文要解决的问题很实际：现有的主体驱动图像生成方法（比如 UNO、DreamO），虽然在保持主体外观一致性上已经做得相当好了，但你没法精确控制生成的主体出现在图像的什么位置。想象一下你要做一张电商海报，两个商品需要摆在特定位置，或者你要画一本绘本里多个角色站在不同地方——现有方法基本上是"随缘摆放"。，用来

4. 重要功能完成后打tag - git tag -a v1.0 -m "版本说明"git reset --hard <commit-id># 回退到指定版本。3. 经常性的做小commit - 不要积累太多修改才commit。# 丢弃工作区所有未提交的修改（回到最后一次commit的状态）git log --oneline# 简洁查看提交历史。# 回退到上一个commit（丢弃当前所有未提交的修

windows下安装gpu版本tf和keras，自己安装了不少次。1.Cuda 9.0 + cudnn 7.0cudnn 7.0 把里面所有文件全部拉到cuda 9.0里面去，cuda会自己生成环境变量，在系统变量里面添加cuda的lib下x64路径，但是自己要安装vs，我安装了vs2017，在cuda.exe安装中应该会自动编译。2. Anaconda3. 在Anaconda...