«Стиль — это то, что уже есть у каждого из нас, все, что нам нужно сделать, это найти его». — Диана фон Фюрстенберг Чтобы классифицировать изображения с помощью CNN, нам нужно сначала извлечь функции, и эти функции будут загружены в наш классификатор. Эти функции полезны не только для целей классификации, но и для реконструкции изображений и являются основой для Style Transfer и Deep Dream . Алгоритм компьютерного зрения, основанный на достижениях нейронной сети глубокой..

Неудивительно, что множество открытий и изобретений в любой области исходит из личных интересов исследователей. Этот новый подход к переводу человеческих портретов также является одним из вдохновляющих личных проектов. Автор Twin-GAN Джерри Ли интересовался аниме, но его не удовлетворили попытки нарисовать любимых персонажей. Итак, когда он начал заниматься машинным обучением, он пришел к вопросу: Как превратить человеческие портреты в персонажей аниме с помощью ИИ? . И вуаля,..

Попробуйте новые функции WWDC2020 Перенос стиля был добавлен в Create ML. Это первая модель вывода изображения, созданная Create ML. Я рекомендую всем, кто работал с переносом стилей, попробовать этот удобный инструмент. Потому что в нем есть несколько замечательных удобств！ Добавлена ​​быстрая модель для передачи стиля видео. Процедура проста. Подготовить ・Одно стильное изображение ・Одно проверочное изображение для проверки хода обучения ・Несколько изображений контента..

Взгляд на «нейронный алгоритм художественного стиля» Когда люди и машины сотрудничают, мы можем производить вещи, которые не создавали бы сами по себе. Пересечение искусства и искусственного интеллекта - это область, которая мне очень интересна, но, несмотря на то влияние, которое искусственный интеллект может оказать на бизнес, я лично считаю, что ей не всегда уделяют достаточно внимания. В этом духе я недавно отправился на личный поиск, чтобы узнать больше о PyTorch , библиотеке..

Создание уникальных изображений с помощью алгоритмов машинного обучения 3 минуты машинного обучения 3-минутное машинное обучение - это серия руководств и информативных видеороликов, связанных с миром машинного обучения. Полные видеоролики вы можете найти на YouTube . Репозиторий содержит все файлы, показанные в видеороликах. Эта серия находится на экспериментальной стадии и разрабатывается совершенно бесплатно для развлечения и культуры! Любые отзывы приветствуются. Зачем..

В этой статье я проиллюстрирую свою работу, что я сделал. Сначала будет обсуждаться мотивация. Во-вторых, я представлю фундаментальную теорию своей работы. Напоследок покажу доработанный вариант своей идеи и результат моей работы. Авторские права на видео и связанное изображение принадлежат JVR Music International Ltd. и Jay Chou. Оригинальный видео-сайт находится здесь . Если есть какие-либо проблемы с авторскими правами, сообщите мне, и я удалю эти изображения. Мотивация..