阿里云视觉ai训练第一天

简介: 阿里云视觉ai训练第一天笔记总结

视觉生产技术:视觉生成 视觉编辑 视觉增强 视觉制造
定义:通过一个或者一系列视觉过程 产生新的视觉表达
分类 :生成、拓展、摘要、升维
使用基础的框架:请求—分发-服务
五个关键维度:可看、合理(逻辑性)、多样(丰富性)、可控、可用
分割抠图:1、复杂问题拆解.2、丰富的数据样本
框架模型:1、mask粗分割 2、mask质量统一 3、估计精确alapa
视觉生产框架流程:1、理需求 2、顶草图 3、选状态 4、条细节 5、生成图
视频生成框架流程:1、素材准备 2、基础特效 3、只能特效 4、智能编排
视频编辑:1、视频植入:电视剧、电影、综艺等。2、关键理解点:分镜检测 广告位检测 广告位跟踪 遮挡检测 素材匹配 光影渲染
内容擦除:像定位 精风格 像素填充 在线训练。主要为台标定位和文字擦除
画幅变化:主题检测分割、背景拉伸、背景不全、智能剪裁、超分辨率
视频增强:难点:分辨率 帧率 色彩
技术核心:人脸增强、去噪声、通用场景超分、hdr、倍频、去划痕
其他:风格迁移、颜色拓展。

目录
相关文章
|
8天前
|
人工智能 UED
VersaGen:生成式 AI 代理,基于 Stable Diffusion 生成图像,专注于控制一至多个视觉主体等生成细节
VersaGen 是一款生成式 AI 代理,专注于文本到图像合成中的视觉控制能力,支持多种视觉控制类型,并通过优化策略提升图像生成质量和用户体验。
30 8
VersaGen:生成式 AI 代理,基于 Stable Diffusion 生成图像,专注于控制一至多个视觉主体等生成细节
|
10天前
|
人工智能 运维 Kubernetes
阿里云容器服务AI助手2.0 - 新一代容器智能运维能力
2024年11月,阿里云容器服务团队进一步深度融合现有运维可观测体系,在场景上覆盖了K8s用户的全生命周期,正式推出升级版AI助手2.0,旨在更好地为用户使用和运维K8S保驾护航。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【科普向】我们所说的AI模型训练到底在训练什么?
人工智能(AI)模型训练类似于厨师通过反复实践来掌握烹饪技巧。它通过大量数据输入,自动优化内部参数(如神经网络中的权重和偏置),以最小化预测误差或损失函数,使模型在面对新数据时更加准确。训练过程包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤,最终生成权重文件保存模型参数,用于后续的应用和部署。理解生物神经网络的工作原理为人工神经网络的设计提供了灵感,后者广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
|
3天前
|
人工智能 物联网
如何将Together AI上基于Qwen2-7B训练的模型部署到ModelScope平台
如何将Together AI上基于Qwen2-7B训练的模型部署到ModelScope平台
38 10
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
阿里云先知安全沙龙(武汉站) ——AI赋能软件漏洞检测,机遇, 挑战与展望
本文介绍了漏洞检测的发展历程、现状及未来展望。2023年全球披露的漏洞数量达26447个,同比增长5.2%,其中超过7000个具有利用代码,115个已被广泛利用,涉及多个知名软件和系统。文章探讨了从人工审计到AI技术的应用,强调了数据集质量对模型性能的重要性,并展示了不同检测模型的工作原理与实现方法。此外,还讨论了对抗攻击对模型的影响及提高模型可解释性的多种方法,展望了未来通过任务大模型实现自动化漏洞检测与修复的趋势。
|
7天前
|
存储 人工智能 数据管理
媒体声音|专访阿里云数据库周文超博士:AI就绪的智能数据平台设计思路
在生成式AI的浪潮中,数据的重要性日益凸显。大模型在实际业务场景的落地过程中,必须有海量数据的支撑:经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程,才能最终产生业务价值。事实上,大模型本身就是数据处理后的产物,以数据驱动的决策与创新需要通过更智能的平台解决数据多模处理、实时分析等问题,这正是以阿里云为代表的企业推动 “Data+AI”融合战略的核心动因。
|
7天前
|
人工智能 运维 监控
阿里云Milvus产品发布:AI时代云原生专业向量检索引擎
随着大模型和生成式AI的兴起,非结构化数据市场迅速增长,预计2027年占比将达到86.8%。Milvus作为开源向量检索引擎,具备极速检索、云原生弹性及社区支持等优势,成为全球最受欢迎的向量数据库之一。阿里云推出的全托管Milvus产品,优化性能3-10倍,提供企业级功能如Serverless服务、分钟级开通、高可用性和成本降低30%,助力企业在电商、广告推荐、自动驾驶等场景下加速AI应用构建,显著提升业务价值和稳定性。
|
11天前
|
人工智能 智能硬件
SPAR:智谱 AI 推出自我博弈训练框架,基于生成者和完善者两个角色的互动,提升了执行准确度和自我完善能力
SPAR 是智谱团队推出的自我博弈训练框架,旨在提升大型语言模型在指令遵循方面的能力,通过生成者和完善者的互动以及树搜索技术优化模型响应。
30 0
SPAR:智谱 AI 推出自我博弈训练框架,基于生成者和完善者两个角色的互动,提升了执行准确度和自我完善能力
|
9天前
|
人工智能 Cloud Native 数据管理
数据+AI融合趋势洞察暨阿里云OpenLake解决方案发布
Forrester是全球领先的市场研究与咨询机构,专注于新兴技术在各领域的应用。本文探讨如何加速现代数据管理,推动人工智能与客户业务的融合创新。面对数据标准缺乏、多云环境复杂性、新兴业务场景及过多数据平台等挑战,Forrester提出构建AI就绪的数据管理基石,通过互联智能框架、全局数据管理和DataOps、端到端数据管理能力、AI赋能的数据管理以及用例驱动的策略,帮助企业实现数据和AI的深度融合,提升业务价值并降低管理成本。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
企业内训|AI大模型在汽车行业的前沿应用研修-某汽车集团
本课程是TsingtaoAI为某汽车集团高级项目经理设计研发,课程全面系统地解析AI的发展历程、技术基础及其在汽车行业的深度应用。通过深入浅出的理论讲解、丰富的行业案例分析以及实战项目训练,学员将全面掌握机器学习、深度学习、NLP与CV等核心技术,了解自动驾驶、智能制造、车联网与智能营销等关键应用场景,洞悉AI技术对企业战略布局的深远影响。
149 97