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如何打造自己的视觉版GPT

自ChatGPT出现后，Yann LeCun就一直抨击GPT无法成为AGI的最终形态，其原因在于文本只是人类智能的一种载体，有许多东西是文本不能表示的，也无法从GPT的训练中理解

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使用图像分割技术实现视频特效

在许多视频对话软件中，都可以选择视频的背景。其原理就是将人像抠出来，把非人像部分替换。而大多数软件是切换图片背景，或者是动图背景。利用图像分割技术，可以实现更复杂的背景替换，最终结果就像电影

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LoRA原理与实现--PyTorch自己搭建LoRA模型

在AIGC领域频繁出现着一个特殊名词“LoRA”，听上去有点像人名，但是这是一种模型训练的方法。LoRA全称Low-Rank Adaptation of Large Language Model

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基于Transformer的图像分类网络Vit

长久以来，CNN一直是CV领域最受欢迎的网络，在NLP也有CNN的一席之地。限于CNN上下文的能力，RNN系列网络在长文本任务中要比CNN更受欢迎，但是RNN系列网络也一直存在性能问题。

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简单场景的图像分割算法

图像分割是计算机视觉中非常重要且基本的任务，在需要应用中都需要使用到图像分割算法。包括自动驾驶、修图、电影特效等。现在有许多成熟的图像分割算法，对于一些简单图像可以使用传统图像处理方法完成分

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生成梵高风格的图片

在以前，AI被认为是与艺术无关，AI也无法创作艺术作品。而GAN家族、风格迁移、Diffusion模型的出现，让AI也能创作有艺术风格的图像。其中最简单的就是风格迁移。风格迁移是一种把图像A

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如何攻击神经网络？人工智能VS人工智障

自2012年起，人工智能快速发展，频繁出现在大众视野。从Alpha GO到ChatGPT，人工智能已成为不可阻挡的发展趋势。但是由于神经学习的黑盒性质，导致神经网络难以解释，且难以控制。即使

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如何去除图片马赛克？

对图像不了解的人时常妄想去除马赛克是可以实现的，严格意义来说这确实是无法实现的。而深度学习是出现，让去除马赛克成为可能。为了理解去除马赛克有多难，我们需要知道马赛克是什么。

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如何解释图像识别的过程？深度剖析卷积神经网络

图像识别方法有很多，包括传统的逻辑回归、Adaboost、卷积神经网络、Transformer等。现代图像识别算法的准确率已经超过人类的水平了，但是关于这些算法如何完成图像识别却仍是一个问题。

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如何实现文字搜图

首先需要知道根据文本搜索图片具体是什么问题，这里可以有两个层面。第一个则是图片中包含的文本内容，这个可以用OCR识别提取出来。第二个则是深层次的对图片描述的文本，比如红色的狗、跑步的猪、骑猪的人。

2年前
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2020-12-26