Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖?
※ 引述《yoyololicon (十年魔乃粉)》之銘言:
: Q: CNN的filter是找最常出現的pattern,所以有用到其他圖的資訊去拼貼!
: A: Also nonsense。
: 如果今天CNN只有一層,那還有一點道理。
: 但一到兩層以上,這些Hidden feature所在的空間和原本資料所在的空間已經是不同的了: 要說拿圖去拼貼非常牽強。
https://sporco.readthedocs.io/en/latest/examples/dl/bpdndl.html
https://i.imgur.com/5WkUnQm.png
用這些基本圖樣可以組成各式各樣的圖
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/1553374.1553463
https://i.imgur.com/1uTkWmJ.png
以前做去雜訊的其中一派方法就是去找到最相近的基本圖樣組合貼上去
不過這個是只看一層
https://youtu.be/8zomhgKrsmQ
其中一派想要做的是先讓encoder認出圖上是甚麼東西
用一個code 代表
例如可能用7474代表貓 1314代表狗
再把他辨認出的東西用decoder畫出來
https://cs231n.github.io/understanding-cnn/
https://i.imgur.com/PsH7M27.png
有些人畫過他學出來的東西
可以看到一樣也是會學到各種直線圓圈的基本圖樣
去偵測圖上有沒有直線 有沒有圓圈
第二層是在第一層偵測的結果去偵測直線/圈圈
實質等同看原圖有沒有甚麼直線圈圈的特殊組合
一層一層疊下去
最後可能可以等同讓他去偵測到有沒有貓耳朵之類的東西
https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Noh_Learning_Deconvolution_Network_ICCV_2015_paper.pdf
https://i.imgur.com/LRYZhAH.png
有人提出了deconvolution 簡單說是逆向 convolution
convolution 是偵測有沒有特定形狀 有的話給個分數
deconvolution 則是看分數決定特定形狀在圖上要多明顯
一層一層回來就可以慢慢生出你要的圖
所以如果要例如某雞堅持只是拼貼
用極端高標準去硬凹
的確有一部分模型是會從訓練用的圖裡面學到基本圖樣
再利用這些基本圖樣組合出圖
但是以同樣標準看人類繪師
人類一樣也是學到各種基本圖樣
再利用基本圖樣組合成圖
你不可能說你的圖絕對拆不出直線 拆不出圈圈 拆不出點
https://drive.google.com/file/d/1DYHDbt1tSl9oqm3O333biRYzSCOtdtmn/view
https://i.imgur.com/rwIbf4L.png
他不是去猜原本圖是甚麼
而是去猜你加了甚麼雜訊點上去
把這些雜訊點扣掉
這個要怎麼幫某雞凹成拼貼就留給大師們想辦法了
我猜會有人直接end了
屁話這麼多誰看得完
反正管他圖怎麼出來的
有色圖看就好
對啊
那就來看繪師畫的合法蘿吧
https://www.pixiv.net/users/60001492
https://www.pixiv.net/artworks/101734790
https://pixiv.cat/101734790.jpg
https://www.pixiv.net/artworks/101637298
https://pixiv.cat/101637298.jpg
https://www.pixiv.net/artworks/101657105
https://pixiv.cat/101657105.jpg
https://www.pixiv.net/artworks/101690581
https://pixiv.cat/101690581.jpg
https://www.pixiv.net/artworks/101702984
https://pixiv.cat/101702984.jpg
9000 歲歲了 safe~
--
可愛~
sparse coding 太懷念了吧
推
推
well... May it be viewing as an interpolation in the
"good" space of images?
請問您是指哪項
你覺得這個未來能取代GPU嗎? https://youtu.be/GVs
UOuSjvcg
可能可以也可能不行吧 跟薛丁格的貓一樣
42
最近回去念書了,念的programme名字有AI,應該可以發個言ㄅ 新科技需要熱衷的族群做推廣,有推廣才有funding,我才有薪水qq 不過這些族群不一定對科技有正確的認識 這幾天看到一些不精確又容易誤導的解釋真的會中風 想說做點簡單的科普(科普很難我知道qq)37
首Po大家最近討論的AI畫圖 我本來以為真的是AI汲取各種關鍵字 然後用算的方式算出圖陣 看大家玩下來 比較像是AI去全球所有的圖畫數據庫裡面71
只要是深度學習AI,原理都是把圖轉換成矩陣,通過神經網路作back propogation學習特 徵,在整個模型的運算過程中只有矩陣,不存在任何圖像拼接的過程 你認為圖很像,是因為那個tag底下的圖大多有類似特徵,模型通過矩陣學習到這個特徵 當然,也有一些generator的算法是會拿部分來源當輸出,不通過矩陣運算的,怎麼選也 是讓模型自己學,類似概念可以參考pointer network或residual network之類的算法8
首先當然是算的 如果要從全球資料庫找圖再拼圖 那硬碟空間跟運算時間都會非常驚人 從實際面來看很難做到像現在5秒就出一張圖 再來是目前很紅的Novel AI 目前畫風統一程度確實不像一般Stable Difussion17
不是,兩個意思完全不同。 用簡單點的說明方式解釋大數據拼圖和AI畫圖的話。 大數據拼圖就像是有隻以光速的猴子在數十億張圖中找出符合tag要求的圖片,再以各個部 位做切割調整後貼上。 AI就像是個技術高超的繪師,擁有無限壽命還有加速世界的加速能力外掛,另外還有多工處22
我很久以前連waifu diffusion都還沒出來就發過了 複製貼上自己的文章算抄襲嗎 -------------------- 造成這波圖像生成革命的推手56
我嘗試來簡單圖解一下 AI生成圖的概念 因為 1. 想要簡單解釋 2. 我不是本科生 請板上各位高手不吝指教 不過別太嚴格 見圖一 首先,我想要從向量空間開始講起21
所以AI是在訓練如何灑鹽,依精準比例灑出一片圖 在大量鹽巴堆裡還原的過程總會產生誤差就是AI的隨機性吧~ 就像是把羅夏的墨跡圖拿給佛洛伊德看:3
這個加噪降噪的過程可以用數學方程表達 比如說雷太獵奇奶的概念 人類的理解就是巨乳、氣球 diffusion的理解則是一堆數學式 同樣的概念,不同的表達方式
爆
Re: [心情] 與公婆同住的不開心原文恕刪 這篇會有點長, 如果被認出來也沒差, 反正我也是真的忍很久了, 我是住在岳家兩年多的女婿, 最近剛搬出來, 也想來分享一下, 當初會住岳家主要是因為岳母臨終前拜託我在她過世後能去住他們家, 我老婆她爸是個生活完全無法自理, 而且我認真覺得他智商可能有點問題(非故意詆毀),爆
Re: [討論] 冰炫風的標準份量到底是多少?(後續回報)原文吃光光 最後再來回報一下 昨天晚上去該麥當勞分店拿副理說好要補給我的森永牛奶糖冰炫風 (不過也只補給我一杯而已) 以下先上文字內容,照片有點多,我晚一點再編輯上傳爆
[問卦] 有沒有民調劉伯溫的八卦?大家好 最近我在逛板上的文章時,推文的一張圖引起了我的注意: 我就想到,通常選舉一結束,大家就鳥獸散,很少有人會回憶哪一家的民調做得比較準確 但是數據就公開在那裏,只要用對的方式進行分析,應該就能立馬分出高下77
[討論] 連假真的很多不會開車的跑出來了先講國道 今天要在燕巢系統交流道要下去轉國3 結果居然長達3公里遠 (比最早的預告出口還遠) 就已經開始排隊了 本來心想,完了完了,太晚去外線了,應該很難插隊 只好中線一直開看有沒有不連貫的車輛88
[Vtub] 用AI生出pekora貼貼圖的過程最近AI繪圖很紅 看到許多角色都畫得不錯了 就想說有沒有辦法用AI生出貼貼圖 百合粉不用再睡公園 結果效果意外的不錯 就貼上來分享一下了 首先是用我的靈魂畫技大概畫出構圖29
Re: [閒聊] TA圈是怎麼看TDS事件的?我發現很多人對於Speedrun/TimeAttack的生態有蠻多誤會的 所以想來簡單說明一下 首先Speedrun/TimeAttack發展到現在這個階段,可以說本質上是一樣東西 只是說法習慣不同而以,以下都會用SR來簡稱 1.X
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