Введение Приготовьтесь погрузиться в захватывающий мир Stable Diffusion SDXL 0.9 — новаторской модели, предлагаемой stable.ai через Clipdrop . Этот передовой инструмент для создания изображений представляет интересную функцию, которая позволяет наполнять ваши творения персонализированным стилем, уменьшая неопределенность и максимально увеличивая творческий потенциал. В этой статье мы приступаем к изучению этой новой модели, вникая в ее реакцию на различные подсказки, открывая..

Вступление При рассмотрении литературы по генерирующим состязательным сетям сети Вассерштейна GAN стали одной из ключевых концепций из-за их стабильности обучения по сравнению с обычными GAN. В этой статье я рассмотрю концепцию WGAN на основе градиентных штрафов. Статья организована следующим образом, Интуиция за WGAN Сравнение GAN и WGAN Математическая подоплека WGAN на основе Gradient-Penalty Реализация WGAN на наборе данных Celeba-Face с нуля с использованием PyTorch..

Создайте шедевр без карандаша или кисти Представьте себе: однажды вы придумываете настолько поразительное произведение искусства, наполненное яркими цветами и красотой, которое пробуждает первобытные чувства у смотрящего и может поглощать их часами. Вы просыпаетесь и вскакиваете с постели, наполненные волнением, готовые воплотить в жизнь это волшебное произведение. Спустя несколько дней вы понимаете, что вы не Пикассо, и исполнение этого произведения никогда не сможет оправдать то,..

Здесь мы познакомимся с COCO-GAN, его современной производительностью, некоторыми интересными приложениями и некоторыми направлениями на будущее. Вы также можете обратиться к некоторым из наших внешних ресурсов: [Страница проекта] [PDF (Arxiv)] [PDF с высоким разрешением (Google Диск)] [Код (скоро будет выпущен)] . Интуиция: неограниченные желания при ограниченных ресурсах Если вы достаточно долго играете с глубокими моделями, вам часто приходится сталкиваться с..

Наивный Байес, GAN и VAE Эта статья представляет собой краткий обзор трех способов создания изображений с помощью Python: наивный байесовский алгоритм, GAN и VAE. Каждый использует набор рукописных цифр MNIST. Наивный байесовский Изображения могут быть сгенерированы с использованием наивного Байеса; никакой сложной нейронной сети не требуется. Процесс выглядит так: Сглаживайте каждое изображение так, чтобы вместо массива 28x28 получился массив 1x784. Разделите каждое значение..