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基于参考物体的AIGC图像生成技术在家居导购领域的应用

本文深入探讨了基于参考物体的人工智能图像生成(AIGC)技术的最新进展。首先概述了该类技术如何发展至今,然后着重分析了两篇重要的相关学术论文。随后,文章针对家居导购领域的特殊应用场景,讨论了运用此项技术时遭遇的挑战和取得的最新效果。 引言 随着AIGC技术的快速发展,其中以Stable Diffusion模型为代表的的文生图技术已经在内容生成领域产生了应用价值,用户只需要提供一段文本输入,就能通过AI模型快速生成大量美观的图片,实现了低成本高效率的内容生成。由于文本提供的信息有限,生成的图像内容难以完全对齐用户的意图,生成的图片有时完全不是用户心中想要的内容。为了让用户用起来更加得心应手,最近一年涌现出来了大量关于控制技术的研究。比如Controlnet技术,通过将额外的多样化控制条件(如线稿图、深度图以及分割图等额外信息)应用于文生图扩散模型,可以生成对应结构和布局的图片,用户可以由此更加便捷的对生成图像进行编辑。 参考物体作为图像生成过程时的另一个控制维度,同样受到了广泛关注。基于参考物体的图像生成技术允许用户将参考图像中的物体融入到生成的图像中,同时保留参考物体的身份特征,实现对...

数据质量和数据治理的关系 | 京东云技术团队

很多不太了解的人会认为:数据治理就是干数据清洗的。 近两年,在我们公司,数据治理团队在数据降本方面做的比较多,效果还不错,我们很多人可能以为:数据治理就是做数据清理的。 在京东科技集团数据治理工作组第一次全体会议上,我就讲过数据治理和数据清洗之间的关系: 数据清洗只是指通过识别和纠正数据中的错误、缺失、重复或不一致等问题,确保数据质量的过程。 我的观点是数据质量和数据治理是一体的,没有数据治理,就不可能有良好的数据质量。通过进行数据治理,我们实现了数据质量。怎么会这样?那是什么意思?让我们来了解一下。 1 数据质量管理 更准确地说,数据质量或数据质量管理侧重于确保数据符合我们的数据质量维度。数据质量有很多维度,比如: •完整性:是否填写了所有相关字段? •有效性:所有值都符合吗?地址字段是否在正确的顺序和正确的拼写? •准确性:数据是否反映了现实世界中的人或物体? 米老鼠可能不是一个真正的销售对象。 •一致性:数据是否与理解的模式一致?例如,出生日期的数据格式应为 YYYY/MM/DD/。 •唯一性:是否有重复的记录? •及时性:它是最新的吗? 数据质量确保我们的数据符合这些维度。或者...

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