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Wesley13
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3年前
JavPlayer:AI破坏马赛克,大量马赛克破坏版影片流出
这是最近几个月业界讨论比较火的话题,发酵到现在,终于可以给大家总结下最近的马赛克破坏版影片到底是怎么回事?马赛克破坏版,简单讲就是利用AI技术,在打有马赛克影片的马赛克基础上进行修复操作,来实现去除马赛克,还原图像本质,不是大数据匹配模型,而是在原基础修复,详细的原理后面会讲!这样的技术,概念和之前的换脸以及换身体的AI技术很类似。马赛克
Chase620
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3年前
前端GIF生成及优化
羚珑平台的动图可视化设计之前只支持mp4的导出,但在业务方使用场景中大部分需要投放GIF。故本文主要介绍使用gif.js生成GIF时遇到的一些问题、GIF压缩以及GIF的文件格式和对应编码在gif.js是如何实现的。GIF文件结构介绍位图图形文件格式,采用8位(256色)重现真彩色的图像。它实际上是一种压缩文档,采用LZW压缩算
李志宽
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3年前
伤仲永?看完能少走很多弯路!一个高中生的自学编程经历。
我有很大的研究技术的热情,今年18。从初中开始,就已经种下了自由控制电脑这种欲望的种子。到了高一,我第一次从信息技术课本上看到编程二字,并且书上带走一个vb写的画二次函数图像的小例子,但是家里没有电脑,我也没大重视。从高一暑假开始,我拥有了一台电脑。我想学习编程,但是电脑没联网,于是我经常从别人家里下载资料软件,回家研究。每次都下载一堆的东西,包括网上的教程
Chase620
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3年前
CSS3动画之逐帧动画
CSS3动画开发指南第二弹,剥丝抽茧为你解析逐帧动画,同时放送从实战经验中总结出来的逐帧动画使用技巧。什么是逐帧动画要了解CSS3逐帧动画,首先要明确什么是逐帧动画。看一下维基百科中的定义:定格动画,又名逐帧动画,是一种动画技术,其原理即将每帧不同的图像连续播放,从而产生动画效果。简而言之,实现逐帧动画需要两个条件:(1)相关联
Stella981
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3年前
Python实现——二次多项式回归(最小二乘法)
2019/3/25真的,当那个图像出现的时候,我真的感觉太美了。或许是一路上以来自我的摸索加深的我对于这个模型的感受吧。二次函数拟合——最小二乘法公式法与线性回归相似,对二次函数进行拟合某种意义上也只是加了一个函数,虽然求解的方程变得更加繁琐,需要准备的变量也增加到了七个。思路有借鉴于:最小二乘法拟合二次曲线C语言(https://w
Wesley13
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3年前
PDF编辑器加入超链接怎么操作
想要在网站上下载的PDF文件中添加一些超链的话,该如何去操作呢?想要知道一个轻快省事,又不会耽误太多时间的办法吗?那就和我一起来看一下吧!迅捷PDF编辑器。这款迅捷PDF编辑器能给用户提供完整的PDF编辑功能,不单只能够对PDF文件当中的文本部分进行修改,更可以针对图像、样式、多媒体内容进行编辑。用户可以在任何PDF文件页面当中,随意修改、删除或者插入页
Stella981
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3年前
Soft
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!Abstract:我们提出了一种新的方法,通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征。我们的方法是基于量化和熵的软(连续)松弛,我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火。我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法:图像压缩和神经网络压缩。虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的
广州华锐互动
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2年前
AR增强现实具有哪些特点?广州华锐互动
近些年来,元宇宙、VR、AR、AI等虚拟技术火爆各行业,并且渗透到生活中的方方面面,比如常见虚拟线上展厅,虚拟汽车展览,名人故居3D全景等虚拟场景。那么,对于AR增强现实来说,它具有哪些突出特点,又可以用在哪些地方呢?AR也称为增强现实技术,是在虚拟现实的基础上发展起来的新技术。简单来说,在基于VR技术上将图像、声音和其他感官增强功能实时添加到真实世界的环境
helloworld_54277843
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2年前
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,
helloworld_38131402
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2年前
流体力学深度学习建模技术研究进展
流体力学深度学习建模技术研究进展王怡星、韩仁坤、刘子扬、张扬、陈刚摘要:深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,
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