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如果font -nips纸 - 神经2024
几乎没有字体生成（FFG）旨在从有限数量的参考字形学习目标样式，并在目标字体中生成剩余的字形。以前的作品着重于解开字形的内容和样式特征，将源字形的内容特征与参考文字的样式特征相结合以生成新的字形。然而，由于字形的复杂性，分离构成了挑战，通常导致字形受到源字形风格和容易产生文物的风格的字形。我们提出了一个新的范式，它是一种新颖的范式，其中包含了思想描述序列（IDS），而不是源字形来控制生成的字形的语义。为了实现这一目标，我们将参考字形量化为代币，并使用相应的ID和参考令牌对目标字形的令牌分布进行建模。所提出的方法在用整洁和正确的笔触合成字形方面表现出色，并可以基于提供的ID来创建新的字形。广泛的实验表明，我们的方法在一击和少量设置中都大大优于最先进的方法，尤其是当目标样式与培训字体样式显着差异时。该代码可在https://github.com/stareven233/if-font上找到。
text2Video：来自文本提示的AI驱动视频综合
Pytorch，Pytorch Lightning和OpenCV。在此过程中提取了输入文本中的上下文信息，然后将信息转换为视觉组件。这项工作的主要目标是研究如何将语言和视觉线索组合在一起，以制作精确传达文本材料的电影，同时还可以显示风格的细节。该系统的关键组成部分，样式传输使当前的视觉样式采用了生产的视频，从而产生了令人惊叹的结果，以示例创意美学。该系统旨在通过各种样式证明其方法论在视频制作中的有效性，从而展示创新和定制的可能性。这项工作有助于随着人工智能和多媒体继续融合内容的融合，从而有助于不断变化的环境，这是通过对语言和视觉之间的相互作用所带来的机会来融合的。这项研究通过展示文本到视频生产的功能与样式转移的能力，强调了AI驱动的多媒体合成的游戏可能性不断变化的可能性。
选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。
内容营销：一周内计划一年的内容
•10 - 12种符合您品牌样式的样式，可提供品种但仍在品牌上。确保创建适当尺寸的模板（即Instagram vs Twitter）•根据您对软件的经验，可以是Photoshop模板或将加载到Canva之类的应用程序中的模板。•关键是为您将重点关注的帖子类型创建模板 - 提示，客户报价，产品功能等。
无限制设计的感性虚拟尝试
在本文中，我们提出了一个来自非约束设计（UCVTON）任务的新颖的虚拟试验，以实现在输入Human Image上的个性化复合服装的逼真综合。与受特定Inty类型的限制的先前艺术不同，我们的方法允许灵活规范样式（文本或图像）和纹理（完整服装，裁剪部分或纹理补丁）条件。为了应对使用完整的服装图像作为条件时的纠缠挑战，我们开发了两阶段的管道，并明确贬低了样式和质地。在第一阶段，我们构成了人类解析图，反映了输入上所需的样式。在第二阶段，我们根据纹理构图将纹理复合到解析地图区域。代表以前的时尚编辑作品中从未实现的复杂和非平稳纹理，我们首先提出提取层次和平衡的剪辑功能并在VTON中应用编码位置。实验表明，我们的方法能够启用卓越的综合质量和人物。对样式和纹理混合的灵活控制将虚拟的尝试带到在线购物和时装设计的新水平。
在批处理蒸馏模拟中增强现实主义
摘要。在化学过程工程中，模拟数据的准确性和现实主义对于有效设计和优化广泛的过程至关重要。在本文中，我们演示了神经风格转移方法的功效，以增强模拟产生的时间序列数据的现实性。具体来说，这种机器学习技术使我们能够学习从现实世界化学植物获得的非并行实验数据的样式特征，然后使用它们将模拟数据转换为更紧密地反映了模拟模型未捕获的现实行为和变化。我们提出了一个基于变压器的体系结构，其潜在表示可以纠缠于内容和样式信息。训练后，基础生成模型允许快速和数据有效的风格化生成，而无需每个样本的基于梯度的优化进行许多迭代，就像其他时间序列样式传输基线一样。我们在合成数据和批处理蒸馏的应用中显示了方法的效率。
![arxiv：2502.05999v1 [CS.HC] 2025年2月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\026c44df0dcfb1704e30b132e1d9e4a78e706637.webp)
arxiv：2502.05999v1 [CS.HC] 2025年2月9日
我们是否可以得出计算指标来量化智能代理的图纸中的视觉效果，同时考虑到技术技能和风格的固有差异？为了回答这个问题，我们策划了一个新颖的数据集，该数据集由儿童，成人和AI的1338张图纸组成。我们描述了图纸的两个方面 - （1）样式和（2）内容。对于样式，我们定义了墨水密度，墨水分布和元素数量的度量。对于内容，我们使用专家注册的类别来研究概念多样性，以及图像和文本嵌入来计算距离量度。我们比较了儿童，成人和AI绘画的样式，内容和创造力，并建立了简单的模型来预测专家和自动化的创造力分数。我们发现小组样式和内容的显着差异 - 儿童的图纸具有更多的组合，AI图纸具有更大的墨水密度，并且成人图纸显示出最大的概念多样性。值得注意的是，我们高度揭示了通过专家和自动化评分获得的创造力判断之间的错误对准，并讨论了其影响。通过这些努力，我们的工作为我们的知识提供了最大的框架，它是研究人类和人工创造力以外的文本方式，并试图达到创造力基础的领域 - 不足的原则。我们的数据和脚本可在GitHub *上找到。
![arxiv：2409.06129v1 [cs.cv] 10 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cc2240fc97865dd7e8a62c0c7bee131b7cf37698.webp)
arxiv：2409.06129v1 [cs.cv] 10 Sep 2024
摘要。我们提出了一种3D建模方法，该方法使最终用户能够使用机器学习来完善或详细说明3D形状，从而扩展了AI辅助3D内容创建的功能。给出了粗素形状（例如，使用简单的盒子挤出工具或通过生成建模产生的形状），用户可以直接“绘制”所需的目标样式，代表了引人注目的几何细节，从输入示例形状，而不是粗糙形状的不同区域。这些区域然后被上采样成高分辨率的几何形状，这些几何形状与彩绘样式相连。为了实现这种可控和局部的3D详细信息，我们通过使其意识到掩盖的方式在金字塔GAN的顶部构建。我们设计了新颖的结构损失和先验，以确保我们的方法可以保留所需的粗糙结构和细粒度的特征，即使从不同的来源（例如，不同的语义部分，甚至不同的形状类别）借用了涂漆样式。通过广泛的实验，我们表明我们本地化细节的能力可以实现新颖的交互式创意工作流程和应用。我们的实验进一步证明，与基于全球细节的先前技术相比，我们的方法生成结构具有高分辨率的高分辨率风格的几何形状，并具有更连贯的形状细节和样式过渡。
