视觉生成技术(一)

简介: 阿里云高校计划视觉AI五天训练营教程 Day 1笔记。

打卡:
image.png

视觉生成技术
1.视觉生成的定义:通过一个/一系列视觉过程,产生新的视觉表达。
image.png
2.视觉生产——分类
image.png
3.视觉生成——通用基础框架
输入——》产生类型——》视觉产生引擎——》输出图像/视频/3D
4.视觉生产——五个关键维度
①:可看
②:合理
③:多样
④:可控
⑤:可用
5.分割抠图——解题思路
image.png多用于广告图设计
6.视觉生成——案例——鹿班
7.视觉编辑——移花接木。
①视频植入
②视频内容擦除
③文字擦除
④Logo擦除
⑤画幅变化
⑥图像尺寸变化
8.视觉增强
①视频增强
②人脸修复增强
③视频超分
④视频插帧
⑤HDR色彩扩展

9.视觉制造

总结:本节课主要讲了AI视觉的各个方面的应用和分类,可以通过AI视觉技术来改善用户体验。

相关文章
|
存储 运维 Kubernetes
服务搭建篇(十二) Kubernetes集群的安装及部署
在所有k8s node机器执行上图第三个红框里的命令 将node节点加入进master节点的集群里,复制上图第三个红框里的命令执行(执行自己的命令)
473 0
|
人工智能 弹性计算 PyTorch
【Hello AI】神行工具包(DeepGPU)-GPU计算服务增强工具集合
神行工具包(DeepGPU)是阿里云专门为GPU云服务器搭配的GPU计算服务增强工具集合,旨在帮助开发者在GPU云服务器上更快速地构建企业级服务能力
129835 3
|
存储 安全 算法
|
Web App开发 存储 算法
Java Token的原理和生成使用机制
该文非原创,业务中用到的Token的内容,东拼西凑,留着后面参考
|
10月前
|
机器学习/深度学习 编解码 TensorFlow
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
519 0
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
《大模型训练成本高,如何在不牺牲性能的前提下破局》
在人工智能领域,大模型训练成本高昂,主要源于硬件设备、数据处理和算法优化的需求。降低训练成本的关键在于合理配置硬件资源、改进数据处理方法、优化算法和模型结构,以及采用分布式训练技术。通过这些措施,企业可以在不影响模型性能的前提下,显著减少计算资源、人力和时间的投入,实现更高效的模型训练。实践证明,综合运用这些方法能够有效降低成本,推动人工智能技术的可持续发展。
794 18
|
监控 数据挖掘 数据安全/隐私保护
ERP系统中的资产管理与维护
【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的资产管理与维护
477 2
|
缓存 自然语言处理 API
Ascend推理组件MindIE LLM
MindIE LLM是基于昇腾硬件的大语言模型推理组件,提供高性能的多并发请求调度与优化技术,如Continuous Batching、PageAttention等,支持Python和C++ API,适用于高效能推理需求。其架构包括深度定制优化的模型模块、文本生成器和任务调度管理器,支持多种模型框架和量化方式,旨在提升大规模语言模型的推理效率和性能。
|
计算机视觉 Python
cv2.polylines
cv2.polylines
724 1
|
Oracle 关系型数据库 MySQL
深入OceanBase内部机制:多租户架构下的资源隔离实现精讲
深入OceanBase内部机制:多租户架构下的资源隔离实现精讲