Visual Arts: Henon

最新推荐文章于 2023-03-12 11:37:14 发布
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本文介绍了一种基于HENON迭代函数的分形原理制作的视觉艺术效果——VisualArts。通过独特的HENON分形算法生成了吸引人的视觉图案，并提供了源码链接供读者深入研究。
iteye_15500
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visual chatgpt:talking,drawing and editing with visual foundation models
liguandong
03-15 2885
例如上图：把图中的replace the sofa in this image with a desk and then make it like a water-color painting（把这张图中的沙发换成书桌，然后做成水彩画）第二个QA，左边是三轮QA，我没关注的是第二个QA，其中user query输入到prompt manager中，chatgpt决定下游是否使用vfm，若使用vfm则对问题进行拆分，首先进行替换，在进行inpainting操作，见右边，这就是cot。下游有一系列的基础应用。
论文阅读：Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models
weixin_45800242的博客
03-30 4611
摘要Visual ChatGPT的作用：1、不仅可以发送和接收语言，也可以发送和接收图像；2、提供了复杂的视觉问题或视觉编辑指令，这需要多个AI模型多步骤的协作；3、提供反馈并且要求纠正结果。考虑到多输入/输出模型和需要视觉反馈的模型，将一系列提示将可视化模型信息注入到ChatGPT中。引言ChatGPT是在InstructGPT的基础上，专门训练它用真正对话的方式与用户交互，从而允许它保持当前对话的上下文，处理后续问题，从而产生正确的答案。BLIP模型是理解和提供图像描述的专家。
Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models
kebijuelun的博客
03-12 5032
如下图所示，所提出的主要模块叫做 Prompt Manager，作用是基于用户输入，结合 chatgpt 和各个视觉基础模型实现用户给定的多模态任务。Visual ChatGPT 多模态对话系统的功能对于上面每轮答案 Ai 都需要利用一系列 VFM(F) 模型，具体的处理模块为 Prompt Manager (M)，公式表示为。整体流程如下图所示，左边展示了三轮对话内容，中间展示了 Visual ChatGPT 具体处理流程，右边展示了处理第二轮对话中 VFM 模型的具体处理细节。支持的视觉基础模型汇总。
Key-Visual-Arts-Clone:http的克隆
03-06
《Vue.js技术解析：构建Key-Visual-Arts-Clone网页应用》 在现代Web开发领域，Vue.js作为一款轻量级、高效的前端框架，已经深受开发者喜爱。本篇文章将围绕"Key-Visual-Arts-Clone:http的克隆"这一项目，深入探讨...
GAN Computers Generate Arts A Survey on Visual Arts, Music, and
09-23
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12-02
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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12-02
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【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
12-02
同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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