图像语义编辑

最新推荐文章于 2025-05-15 20:18:44 发布
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#深度学习

博客围绕GAN参数空间用于语义图像编辑展开。生成对抗网络是视觉编辑重要工具，其潜在空间有可解释方向，适合语义编辑操作，通过改变潜在代码能产生视觉效果。还涉及原理、不同参数空间比较、视觉效果局部性及方法比较等内容。

Navigating the GAN Parameter Space for Semantic Image Editing

paper
yandex-research/navigan
生成对抗网络是用于视觉编辑的必不可少的工具，是图像到图像变换、图像重建恢复的标准组件。GAN对于可控生成特别有用，因为它的潜在空间包含范围广泛的可解释方向，非常适合语义编辑操作。通过这些方向逐渐更改潜在的代码，可以产生令人印象深刻的视觉效果。
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  • 原理
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  • 结果
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  • 不同参数空间比较
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  • 视觉效果的局部性
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  • 方法比较
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《基于拼贴的图像编辑（内部表征的拼贴：语义变形的直观方法）》+项目源码+文档说明+代码注释
11-13
实现了我们基于 CNN 的图像编辑方法，允许用户在用户指定的区域上更改图像的语义信息：内部表征的拼贴：语义变形的直观方法 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能...
navigan:导航GAN参数空间以进行语义图像编辑
03-19
导航GAN参数空间以进行语义图像编辑 作者由Anton Cherepkov，Andrey Voynov和Artem Babenko正式实现了“ 。 我们方法的主要步骤： 首先：我们在预训练的GAN的参数空间中形成一个低维子空间； 第二：我们解决了一个优化问题，以发现该子空间中的可解释控件。 典型的视觉效果 FFHQ 原版的鼻子长眼睛大小眼睛方向眉头吸血鬼 LSUN车 轮圈尺寸 LSUN教堂 添加圆锥结构 LSUN马 厚度 真实图像域 Pix2PixHD 所提出的方法也适用于像素到像素模型。在这里，我们介绍了从模型发现的一些效果。 添加路缘 道路变暗 检查高分辨率的视频，在这里： ， ， ， 训练 形成低维参数子空间有两种选择：基于LPIPS-Hessian的和基于SVD的。建议第一个。 基于LPIPS-Hessian的 一旦要使用LPIPS-Hessian，请首先
Python-pix2pixHD条件GAN高分辨率图像合成与语义编辑
08-11
pix2pixHD能够利用条件GAN进行2048x1024分辨率的图像合成和处理，输入语义标注图生成接近真实的现实世界图像，例如街景图、人脸图像等，并且只需简单的操作即可修改和搭配图像，效果优于pix2pix和CRN等先前的方法。
【每周CV论文推荐】初学基于GAN的图像语义编辑，需要阅读哪些论文？
hacker_long的专栏
09-28 1014
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。生成对抗网络是一项非常基础的技术，当前基于GAN的语义图像合成可以用于修改图像中的语义信息，实现图像编辑，是一个非常重要与前沿的研究方向，本次我们给大家推荐初学基于GAN的图像编辑领域中值得阅读的一些方向。作者&编辑 | 言有三1 基本条件控制IcG...
聊聊语义图像编辑的模型EditGAN的工作原理及应用领域
09-05 359
它能够理解图像中的不同物体、场景以及它们之间的关系，并使用户能够通过编辑器对这些语义元素进行操作，从而修改图像的外观。在数字图像处理领域，语义图像编辑是一项引人瞩目的技术，它赋予了人们重新定义和转变图像内容的能力。编辑器应用：基于用户的编辑选择，EditGAN会通过生成器生成编辑后的图像，同时保留与其他语义区域的一致性。创意表达的扩展：EditGAN使得人们能够更自由、更精确地表达他们的创意，推动了创意表达的边界。艺术形式的变革：艺术家可以利用EditGAN开创出全新的艺术形式，探索数字媒体的无限可能性。
使用HuggingFace实现 DiffEdit论文的掩码引导语义图像编辑
deephub
11-25 5643
在本文中，我们将实现Meta AI和Sorbonne Universite的研究人员最近发表的一篇名为DIFFEDIT的论文。对于那些熟悉稳定扩散过程或者想了解DiffEdit是如何工作的人来说，这篇文章将对你有所帮助。简单地说，可以将DiffEdit方法看作图像到图像的一个更受控制的版本。DiffEdit接受三个输入-模型会根据查询文本生成原始图像的修改版本。如果您想对实际图像进行轻微调整而不需要完全修改它，那么使用DiffEdit是非常有效的。从上图中可以看到，只有水果部分被梨代替了。这是一个非常惊人的
把语义图片叠加到原图上
qq_40525008的博客
11-07 1876
import os from scipy import ndimage import pickle as plt import cv2 as cv from PIL import Image import numpy as np import math import os import os.path as path dir_img="D:\\KinectData\\kinectnanping\...
从文本到图像：AIGC语义编辑技术深度剖析
最新发布
AI 原生应用开发的博客
05-15 588
本文旨在全面解析AIGC领域中文本到图像生成技术的语义编辑方法。文本到图像生成的基本原理语义编辑的核心技术主流模型的架构设计实际应用案例分析文章首先介绍背景知识，然后深入探讨核心概念和技术原理。接着我们将通过数学建模和代码实现展示技术细节，最后讨论应用场景和未来发展方向。AIGC：人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content)，指由AI系统自动生成的各种形式的内容扩散模型：一种通过逐步去噪过程生成数据的深度学习模型CLIP。
基于CNN的图像语义编辑方法实现
其技术路线涵盖了深度学习建模、图像语义分割、生成对抗网络、多尺度特征融合、交互式输入处理等多个关键技术模块，体现了当前AI图像处理领域的先进水平。对于从事计算机视觉、图像生成、人机交互等相关研究的开发者...
AIGC领域语义编辑：解锁内容创作新密码
AI 原生应用开发的博客
05-15 817
随着AIGC（人工智能生成内容）技术爆发式发展，内容创作正经历从"数据驱动生成"到"语义驱动编辑"的范式转变。传统AIGC工具虽能生成海量内容，但缺乏对内容深层语义结构的理解与操控能力。本文聚焦**语义编辑（Semantic Editing）**这一核心技术，系统解析其如何通过语义空间建模、编辑操作设计、生成优化算法，实现对文本、图像、视频等内容的精准语义级修改，帮助开发者和创作者突破内容生成的"语义黑箱"，解锁智能化内容创作的新维度。基础理论：定义核心概念，构建语义编辑技术框架。
Python-Chainer实现基于CNN的图像编辑方法允许用户指定的区域上更改图像的语义信息
08-11
总的来说，这个项目结合了Python的便利性、Chainer的灵活性以及CNN的强大功能，实现了用户可以控制的图像语义编辑。用户可能需要提供指定区域的掩模或指示，然后模型会根据这些信息改变图像的对应部分。这在图像处理...
【IJCV2020】【语义编辑】Semantic Hierarchy Emerges in Deep Generative Representations for Scene Synthesis
weixin_39323037的博客
04-13 825
注：拉到最后有视频版~ 论文地址：https://genforce.github.io/higan 这次给大家分享一篇做场景编辑的文章，作者是周博磊老师组的杨策元，中的是 IJCV2020 我会从这五个方面开始我的讲解 背景 首先是背景，背景就是 GAN 在图片合成领域表现优异 动机 动机是现在目标检测的解释性工作比较多，对于 GAN 这种生成模型的解释性工作还比较少 目标 研究目标是探究下语义层级信息在 layer-wise 输入的 GAN 模型中的表现，这里可以看.
穷人的语义处理工具箱之二：语义编辑距离
张俊林的博客
03-24 8145
本文介绍了一种语义版本的编辑距离。
AIGC领域语义编辑：突破传统内容创作的瓶颈
AI天才研究院
05-05 822
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）已渗透至广告、影视、游戏、教育等多个领域，但现有生成技术普遍存在“生成易、修改难”的问题：直接生成的内容常偏离需求，而传统逐像素/逐词修改的方式效率低下。本文聚焦“语义编辑”这一AIGC关键技术，探讨其如何通过语义层面的理解与操控，实现高效、精准的内容修改，覆盖文本、图像、视频等多模态场景。全文共10个章节，从背景与概念出发，逐步深入技术原理、算法实现、实战案例，最终探讨应用场景与未来趋势。
深度学习在图像语义编辑上的应用
GitChat
04-12 602
深度学习被认为能够提取图像高层抽象信息，卷积神经网络在图像分类，物体检测等各个领域都取得了突破性的进展。那么，在“理解”了图像之后，能够对它做些什么事情呢？ 本场Chat从去年热火的图像风格转换算法开始，简明扼要的介绍深度学习在各种语义问题上的应用。比如： 图像超清化，“无中生有”的将低分辨率图像变为高分辨率图像。 图像修复，将图像缺失的某部分补全。 人脸置换，保持光照，表情不变，将人脸置换。 ...
积雪图像语义分割之路（一）----使用labelme进行图片标注
qq_37822060的博客
05-11 741
anaconda中下载labelme 在anaconda prompt里依次输入如下指令 conda create --name=labelme python=3.6（这一步python=*选择自己的Python版本） activate labelme conda install pyqt pip install labelme 下载好后先进去对应虚拟环境，再启动labelme activate labelme labelme labelme界面 在标注过程中, 可以按住 Ctrl + 鼠标滚轮 放大
【研究生工作周报】（GAN最新论文调研）
wangyunpeng33的博客
10-15 1624
GAN论文调研
ECCV2022 | 生成对抗网络GAN论文汇总（图像转换-图像编辑-图像修复-少样本生成-3D等）...
idol24的博客
07-31 2831
图像转换/图像可控编辑视频生成少样本生成图像外修复/结合transformerGAN改进新数据集图像增强3D图像来源归属分析一、图像转换/图像可控编辑1、VecGAN: Image-to-Image Translation with Interpretable Latent Directions提出VecGAN，图像到图像的转换方法，用于具有可解释的潜在方向的人脸属性编辑...
【论文研读】GAN 逆映射 综述 GAN Inversion: A Survey 关键部分翻译 研读思考
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smiekickass的博客
03-04 1万+
本文未完成，感兴趣请收藏 计算机视觉综述：GAN 论文集 GAN Inversion: A Survey 关键部分翻译 研读思考
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