约翰奥利弗通过嫁给卷心菜将 DALL-E 带给大众 人工智能创建的图像似乎终于成为了主流。在约翰·奥利弗的《今晚的最后一周》中，这位喜剧演员/评论员为 AI 程序献上了一段独白，甚至一段短剧，例如 给她 .这些程序获取输入的文本数据并根据提供的信息创建图像。 John Oliver 不仅详细谈
文本生成图像技术杂谈 艺术创作的事，以后人类只要动手打几个字，其他的交给 AI 就行了。 自然语言与视觉的次元壁正在被打破。这不，OpenAI 最近连发大招，提出两个连接文本与图像的神经网络：DALL·E 和 CLIP。DALL·E 可以基于文本直接生成图像，CLIP 则能够完成图像与文本类别的匹配。Open
计算机视觉几个应用 Nvidia炼丹神器 深度学习的训练比较玄学，大家经常调侃就像"炼丹"一样。如果有个好工具，科学"炼丹"的效率就会显著提升！ Amusi 这里给大家介绍的是 NVIDIA 官方推出的 TAO 工具套件，即一个基于 Python 的工具包，通过优化预训练模型和应用迁移学习来加速模型
模型的参数规模并不需要那么大。 从年初 OpenAI 刷屏社区的 DALL-E 到英伟达生成逼真摄影的 GauGAN2，文本生成图像可谓是今年大火的一个研究方向。现在 OpenAI 又有了新的进展——35 亿参数的新模型 GLIDE。 如下图 1 所示，GLIDE 通常会生成逼真的阴影和反射，以及高质量的纹理
大无语，昨天误删了python3.dall导致今天又出现问题了，绝！ 配置：python3.9.4 import igraph时出现 先卸载包，再重新安装 #卸载igraph包 python -m pip uninstall igraph #重新安装 python -m pip install igraph 要是不行的话就找一下自己是不是没有python3.dall，没有的话重新与
Zero-Shot Text-to-Image Generation 论文阅读笔记 摘要： 基于零样本（zero-shot）生成。使用两亿个文本-图像对训练。 公开源码（https://github.com/openai/DALL-E）不是很完善，缺了比如text encoder等关键部分。 这论文写得emmm不堪入目。 效果： 方法 训练阶段分两部分： 阶段一，压缩图
【百度云原生导读】随着 K8S 集群的增加，管理问题慢慢凸显。据报道，OpenAI 为了满足大型神经网络模型（如GPT-3，CLIP和DALL·E）的训练需要，甚至已经将 Kubernetes 集群规模扩展至了7500个节点，面对如此庞大的集群，选择合适的 K8S 管理方式至关重要。当然，每个人/企业的具体需求不同，考虑的
计算机视觉+NLP : DALL·E 从文本中创建图像 目录 DALL·E 一个穿着芭蕾舞裙遛狗的小白萝卜 牛油果形状的扶手椅 一个写着openai的店面 猫的素描画像 概述 功能 控制属性 绘制多个对象 可视化的视角和三维空间 可视化内部和外部结构 分析背景细节 结合无关的概念
