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背景图像代码权威发布_50张顶级绝美照片壁纸(2024年11月精准访谈)

内容来源：德赛环球网所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

背景图像代码

IC-Light开源，电商新宠？ 𐟓œ 工作简介： IC-Light 是一个用于控制图像照明的项目。通过初始化不同的latent（如左侧为白色，右侧为黑色），可以控制文生图或图生图中光照的方向。在电商场景中预计会有很大帮助。 𐟔 实现细节（部分）：目前论文还未发布，训练细节也不清楚。但根据推理代码来看，输入与inpainting模型类似，是多通道输入。因此，修改了UNet的conv层通道，多通道额外包括了前景图像或前景加背景图像。前者为text condition的模型，后者为background condition的模型，后者可以更灵活控制光照方向。训练了整个UNet，加载时以offset形式与base模型的权重融合。推测训练数据使用了合成数据，用environment map来打光，前景图可以用layer diffuse来生成，或使用数据集中的透明图。训练还引入了新的损失函数，来约束"appearance mixture"和"light source mixture"，具体得等论文放出。 𐟒𛠤𛣧 ：推理代码已开源，HF上也同步了Demo。但目前checkpoints只开源了SD1.5版本。

python中turtle库填充图像 𐟐⦎⧴␹thon Turtle库的强大功能，通过简单的代码就能绘制出精美的图像！以下是一个使用Turtle库填充图像的示例： 𐟎試–先，我们导入turtle模块并设置一些初始参数： ```python import turtle as t t.pensize(1) t.colormode() t.hideturtle() ``` 𐟌ˆ接下来，我们定义背景颜色并设置填充颜色： ```python t.bgcolor("yellowgreen") t.pencolor("lightblue") ``` 𐟖Œ️然后，我们开始绘制图像，使用`begin_fill()`和`end_fill()`函数来填充颜色： ```python t.begin_fill() t.penup() t.rt(90) t.fd(50) # ...（绘制图像的代码） t.end_fill() ``` 𐟔„在绘制过程中，我们可以使用循环和条件语句来控制绘制的形状和颜色。例如，我们可以绘制多个相同形状的图像，并使用不同的颜色进行填充。 𐟎‰最后，我们使用`penup()`和`pendown()`函数来移动画笔的位置，并使用`rt()`和`fd()`函数来控制画笔的方向和移动距离。通过这些函数的组合使用，我们可以绘制出各种复杂的图像。 𐟒ᨿ™个示例展示了Python Turtle库填充图像的基本方法。你可以根据自己的创意和需求，编写更复杂的代码来绘制出独一无二的图像！

生成式AI：从自然语言到代码编写最近在Google Cloud平台上探索了生成式AI的学习路径，做了一些详细的笔记。以下是一些亮点： 𐟌Ÿ 生成式AI与判别式AI的主要区别在于，生成式AI能够生成全新的内容，如自然语言、图像和音频等； 𐟌Ÿ 生成式AI和大语言模型都是深度学习模型的分支； 𐟌Ÿ 生成式AI模型需要通过预训练，预训练模型通常包含数十亿个参数或变量； 𐟌Ÿ 提示词（Prompt）作为生成式AI模型的输入源，可以控制输出内容； 𐟌Ÿ 如果模型没有获得足够的背景信息、预训练时模型参数不足，或使用了含噪声的训练参数，可能会导致“AI幻觉”现象，例如捏造虚假事实； 𐟌Ÿ 生成式AI还可以解决特定任务，如编写代码、使用GUI对文档进行更改。这些亮点让我对生成式AI有了更深入的了解，期待未来在这个领域有更多的探索和发现！

2023年最值得尝试的10大AI工具 𐟌Ÿ 2023年，AI工具的发展达到了前所未有的高度，各种类型的AI工具如雨后春笋般涌现。今天，我为大家整理了一份包含多种AI工具的Top10榜单，希望能对大家有所帮助！ 𐟎蠱. MidJourney 绘画AI，能够轻松生成高质量的海报、插画和写实图片。只需输入文字，即可获得精美的图像。 𐟓 2. NotionAi 笔记AI，专为快速创建笔记和文章设计，适合国内用户使用，提高工作效率。 𐟖寸 3. Tome PPT制作AI，输入文案即可自动生成精美的PPT，无需花费大量时间设计演示文稿。 𐟎蠴. Palette.fm 调色AI，自动调整图像颜色，无需手动调整参数，让你的作品更加出色。 𐟖𜯸 5. Remove.bg 抠图AI，一键去除背景杂色，支持快速更换背景，让你的作品更加专业。 𐟎堶. Fliki 视频AI，输入文案、图片等素材即可生成高质量视频，让你的内容更加生动有趣。 𐟎蠷. AutoDraw 设计AI，随手涂鸦即可生成独特的设计图案，让你的作品更加出众。 𐟒𛠸. Copilot 编程AI，提供代码补全、错误检测和重构建议等功能，大大提高程序员的工作效率。 𐟗㯸 9. ChatGpt 最强的AI之一，适用于写作、翻译、文本生成和对话模拟等多种场景。 𐟗𚯸 10. 文心一言百度全新一代知识增强大语言模型，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 𐟌ˆ 如果你也使用过这些AI工具，欢迎在评论区分享你的使用心得和建议！让我们一起探索AI工具的无限可能！

使用OpenCV检测硬币的简单指南 𐟪™ 在计算机视觉的世界里，物体的检测和计数是一项非常实用的技术。OpenCV，作为一个广受欢迎的计算机视觉库，不仅用于人脸检测，还能帮助我们实现各种物体的检测任务。今天，我们将带你一步步了解如何使用OpenCV来检测硬币。首先，打开你的Python编程环境，并创建一个新的源代码文件。接下来，我们需要导入一些必要的库和模块。步骤1：导入所需的库和模块引入OpenCV库： python import cv2 步骤2：读取和复制原始图像使用cv2.imread()函数来读取你要处理的图像，并将其复制到新的变量中。步骤3：将图像转换为灰度图像灰度化是图像处理中常见的一步，它可以帮助我们简化后续的计算。使用cv2.cvtColor()函数来实现。步骤4：对灰度图像进行二值化处理二值化是物体检测的关键步骤，它可以帮助我们区分前景和背景。cv2.threshold()函数是进行阈值化处理的好工具，而cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU则表示使用OTSU算法进行二值化处理，并将黑色和白色颜色反转。步骤5:使用形态学转换消除特定噪声形态学转换可以帮助我们消除图像中的特定噪声。cv2.getStructuringElement()函数用于创建一个结构化元素，而cv2.morphologyEx()函数则用于进行形态学变换操作。在本步骤中，我们使用了膨胀和闭运算操作来消除噪声。步骤6：使用距离变换寻找前景区域距离变换可以帮助我们找到图像中的前景区域。cv2.distanceTransform()函数用于计算二值图像中各点到最近非零点的距离。本步骤使用了欧几里得距离（cv2.DIST_L2）进行计算。步骤7：根据距离变换找到未知区域通过分析距离变换的结果，我们可以找到图像中的未知区域。步骤8：使用轮廓查找找到硬币中心最后，使用cv2.findContours()函数来查找图像中的轮廓，从而找到硬币的中心位置。以上就是使用OpenCV检测硬币的完整步骤。通过这些步骤，你可以轻松地找到图像中的硬币，并进行进一步的计数或其他操作。希望这个指南对你有所帮助！𐟒ꀀ

如何使用豆包AI？简单三步搞定！豆包AI是一款多功能的人工智能学习工具，可以帮助你解决各种学习问题，包括信息检索、文献分析、写作辅助等。以下是使用豆包AI的简单步骤：明确AI的角色定位 𐟤– 首先，你需要明确AI在你学习过程中的角色。例如，你是一名英语老师，而你的学生是刚入学的大一新生，准备在12月份参加英语四级考试。你可以利用豆包AI来帮助学生制定一个切实可行的备考计划。提出明确的问题 𐟤” 在提问时，确保你的问题背景清晰，明确你要解决的问题以及期望的输出格式。例如，你可以问：“如何用matlab实现图像的边缘检测功能？”并要求AI提供每行代码的意义和编程语言说明。进行具体应用 𐟓š 豆包AI可以用于多种场景，包括搜索信息、阅读文献和报告以及写作材料和PPT。例如，你可以用AI来查找图像边缘检测的matlab代码，或者让AI为你生成一个社会学导论课程的PPT大纲。通过以上步骤，你可以充分利用豆包AI来提升你的学习效率和质量。

一个可以在图片人物与背景之间添加文字工具：text-behind-image，可以快速生成设计效果创意非常棒，这是一名16岁少年用cursor和v0用三个小时构建的一个应用，代码开源 github：网页链接「AI设计」「AI图像编辑」AIGCLINK的微博视频

AWS Lambda：无尽可能大家好，欢迎回到每日AWS。今天我们来聊聊AWS上的无服务器计算——AWS Lambda。近年来，无服务器计算的概念在云计算领域越来越受欢迎。它意味着不再需要管理物理服务器，而是按使用次数和运行时间精确计费。这是云计算哲学的一种自然演进。 Lambda的核心思想是编写代码后，通过事件触发调用，并按每次调用计费。它支持多种运行时环境，包括.NET、Go、Java、Python、Ruby和Node.js。如果这些语言不满足你的需求，你还可以自定义EC2镜像来支持更多语言。事件可以来自API Gateway的API调用、Kinesis流消息或S3上传等。以下是几个典型的应用场景，帮助你更好地理解Lambda的用途：用户上传头像或背景图到S3，需要截取或生成不同分辨率的图像。当S3上传事件触发时，Lambda可以处理并存储结果到S3。用户在浏览器或移动端发起CRUD API操作，API Gateway接收到HTTP请求后触发Lambda，更新DynamoDB或其他持久化存储。智能音箱收到用户语音操作，将消息发送到Kinesis Stream，触发Lambda进行处理。 Lambda作为AWS平台的胶水服务，能够弥补许多现有服务的不足，提升开发体验。例如，你可以用Step Functions (SFN)开发数据pipeline，虽然SFN目前支持的计算函数有限，但可以用Lambda做一些参数计算的工作。再比如，通过IAM赋予Lambda相应权限，可以自动创建服务，避免复杂的CLI操作。你还可以通过Lambda调用AWS服务，比如用Lambda启动Athena Query，这是一个简单的大数据服务。总之，Lambda的用途无穷无尽，欢迎分享你在工作中是如何使用Lambda的。

AIGC算法实习生招募，远程实习机会！ 𐟎“ 招募背景：我们正在寻找对AIGC算法有浓厚兴趣的实习生，特别是那些具备工程实践能力和强大代码基础的人才。我们希望你能在AI产品的实际应用中发挥你的才华。 𐟑袀𐟎“ 理想人选：计算机、人工智能、数学等相关专业的研究生及以上学历；在Pose估计、3D生成、2D图像生成或视频生成方面有经验者优先；熟悉扩散模型、GAN、ControlNet、LoRA、NeRF等生成模型；【重点】具备强大的代码能力，熟练掌握Python和Pytorch，能够快速编写深度学习脚本；有AIGC方向的高质量论文发表经验者优先。 𐟒𜠥𙠧揥ˆ鯼š 你将获得丰富的算力资源，确保独享8卡；有机会参与项目开发，并获得在国际顶级AI会议上发表论文的机会，由专业博士带教，有望发表CCF A类论文；深入了解AI产品落地的全流程，提升你的代码能力；实习薪资优厚，最低400元/天，具体面议。 𐟌Ÿ 加入我们，你将获得：良好的工作环境和资源支持；与顶尖科研团队共事的机会；在AI领域积累宝贵的经验。

2024APMCM亚太赛A题全解析 A题的五问终于搞定啦！𐟎‰ 整理了每一问的Python代码、模型权重、结果表以及对应论文，大家一起来对一对第一问吧！𐟎ˆ 偏色检测问题描述：检测图像是否偏色，结果偏向蓝绿色。代码实现： def detect_color_cast(image): mean_b, mean_g, mean_r = cv2.mean(image)[:3] mean_total = (mean_b + mean_g + mean_r) / 3 deviation = np.std(mean_b, mean_g, mean_r) / mean_total return deviation > 0.2 # 偏色阈值弱光检测问题描述：检测图像是否弱光，背景主要是黑色，整体画面亮度较低。代码实现： def detect_low_light(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) brightness = np.mean(gray) return brightness < 50 # 弱光值模糊检测问题描述：检测图像是否模糊，基于Laplacian算子。代码实现： def detect_blur(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) laplacian_var = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var() return laplacian_var < 100 # 模糊值完整结果与论文除了代码，还整理了每一问的完整结果、模型权重以及对应论文。大家可以一起对照答案，互相讨论哦！𐟓

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