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单张图像就可以训练GAN!Adobe改良图像生成方法 | 已开源

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 数据集太小了,无法训练GAN?试试从单个图像入手吧。 最近,来自Adobe和汉堡大学的研究人员,对这个方法做了改进,探讨了几种让GAN在单幅图像提高训练和生成能力的机制。 研究人员将改进的模型称作ConSinGAN。 那么,先来看下ConSinGAN的效果吧。 上图左侧是用来训练的单个图像,右侧是利用ConSinGAN训练后生成的复杂全局结构。 可以看出效果还是比较逼真。 当然,ConSinGAN还可以用来处理许多其他任务,例如图像超分辨率( image super-resolution)、图像动画(image animation),以及图像去雾(image dehazing)。 下面两张就是它在图像协调(image harmonization)和图像编辑(image editing)上的效果。 ConSinGAN是怎么做到的呢? 训练架构优化:并行的SinGAN 首先,我们先来看下SinGAN的训练过程。 SinGAN在图像中训练几个单独的生成网络,下图便是第一个生成器,也是唯一从随机...

为什么我们要从 MySQL 迁移到 TiDB?

本文转载自公众号 51CTO技术栈。 作者介绍:贺磊,360 数据库运维资深工程师,《MongoDB 运维实战作者》,知名论坛 MySQL 版主,51CTO 博客之星,闲暇之余,喜欢将部分案例写成博客,累计访问量过百万。 我先说几个最让你兴奋和开心的点吧: 在 TiDB 里,你完全不用担心磁盘容量的问题。 在 TiDB 里,原生支持 Online DDL,你完全不用担心第三方改表工具改表出现各种 Bug 的问题,相信用开源工具改过上 T 级别表的同学都遇到过或多或少的各类 error。 在 TiDB 里,加列、主键扩容字段都是秒级的,比如我刚刚就刚对一张 19 亿的表加完了字段,1 秒完事,这在 MySQL 里要 8.0 才可以,而且还要求列在最后才行。 在 TiDB 里,你会发现 count(*) 惊人的快,一张近 20 亿的表 coun(*) 大概在 1 分钟完事儿,当然,这取决于你的 KV 数量和磁盘性能。 在 TiDB 里,从 MySQL 迁移将变得简单,图形化一键迁移,爽不爽? 在 TiDB 里,绝大多数情况你会发现比单机 MySQL 有更好的性能,当然也不排除一些例外,例如...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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