登录 订阅

AI

首页 标签 "AI"
AI 图生视频技术“复活”百年前世界名人 AI

AI 图生视频技术“复活”百年前世界名人

随着人工智能技术的发展，图生视频(Image to Video)技术正在成为一种引人注目的新趋势。这种技术能够通过将静态图像转化为动态视频，实现百年前世界名人的“复活”。近期，通过 AI 图生视频技术，尼古拉·特斯拉、莱昂纳多·达·芬奇、文森特·梵高、亚伯拉罕·林肯、莫扎特等历史名人的形象以栩栩如生的方式再现于屏幕前，让观众感受到了与历史“对话”的独特体验。 视频欣赏 0:00 /0:

· 3分钟阅读 阅读更多
GraphRAG 集成 Neo4j 与 LlamaIndex 构建知识图谱方法详解 AI

GraphRAG 集成 Neo4j 与 LlamaIndex 构建知识图谱方法详解

最近，Microsoft GraphRAG 项目引起了业界广泛关注，构建知识图谱也将逐步取代传统 RAG 技术。总体而言，GraphRAG 库的输入是包含各种信息的源文档，这些文档通过大型语言模型（LLM）处理，从中提取出文档中出现的实体及其关系的结构化信息。这些结构化信息随后用于构建知识图谱。 知识图谱构建完成后，GraphRAG 库结合了图算法（特别是 Leiden 社区检测算法）和 LLM 提示生成自然语言摘要，描述图谱中发现的实体和关系社区。 在本篇文章中，我们将把 GraphRAG 库的输出存储在 Neo4j

· 20分钟阅读 阅读更多
使用 Python 实现 CycleGAN 图生图(Image2Image)转换 Python

使用 Python 实现 CycleGAN 图生图(Image2Image)转换

作为一个计算机视觉爱好者，小编一直对图像到图像(Image-to-Image)的转换充满了浓厚的兴趣。这种将一种风格或领域的图像无缝转换成另一种的想法有着广阔的应用前景。目前，已形成几种方法和框架用于图像到图像的转换，但其中最引人注目的非 CycleGAN 莫属。 小编将在本文中给您介绍 CycleGAN —— 一个用于图像到图像转换的Python框架，并给出 CycleGAN 安装方法及提供 Python 代码片段帮助您进行集成开发。 1. CycleGAN 是什么？ CycleGAN，即“循环一致的对抗网络”，是一种为无配对图像到图像转换而设计的深度学习模型。与其他一些需要配对图像进行训练的方法不同（即具有相应转换的图像），CycleGAN可以使用无配对的数据集学习两个领域之间的转换映射。这使得它非常灵活，并且适用于广泛的问题。

· 4分钟阅读 阅读更多