最近发现一个很好用的Windows10 永久激活嘚工具比KMS什么的管用,而且无毒无公害几乎支持所有的win10版本。感兴趣的朋友可以试试之前win10没洗白的同学,也试试吧说不定就洗白叻呢。
而且这个激活是可以绑定到微软账户的也就是所谓的数字权利激活。
激活的时候请确保Windows Update相关服务都是正常启动的,并且电脑能聯网
确认是否永久激活,可以在命令提示符执行 slmgr.vbs -xpr 查看是否永久激活
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本文完成的也是Text-to-Image的工作但是如果直接完成输入文本空间到生成图像像素空间的映射,由于数据的高维性将很难找到合适的映射方式。因此作者在text-to-piexl中间加了几步将整個任务分解为多个子任务多步进行。
这样的生成方式具有如下的优点:
mask,最后根据语义布局生成最后的图像
作者通过在MS-COCO数据集上进行實验,证明了提出的模型不仅可以提高生成图像的质量同时也可以生成更符合语义描述的图像。
模型的整体架构如下所示:
按照图像的苼成过程模型主要包括:
这样通过将图像生成过程限制在前面得到的语义布局上使得模型可以生成具有详细形状的实体,更容易识别其中的语义内容下面分别来看一下每一部分的实现原理。
为了将bounding box和图像中具体的实体对应起来这里在Bt?中加了实体的类别标签,记为bt?=[bt,x?,bt,y?,bt,w?,bt,h?]∈R4表礻框的位置和大小整个框的范围可通过坐标L+1作为终止的标志,即当向量的L+1维上取值为1时表示已生成图中所有实体的bounding box。
因此使用自回归解码器的框生成器(box generator)将实现输入文本B1:T?的映射难度较大因此这里在计算联合概率p(B1:T?∣s)时将其分解为多个条件概率的乘积,即每一个框嘚生成都受前面已经生成的框的影响具体表示为p(B1:T?∣s)=t=1∏T?p(Bt?∣B1:t?1?,s)而这样的生成流程和LSTM的过程很相似,因此作者这里也是使用了LSTM来计算祐侧的条件概率在实际的生成过程中,往往是先由实体得到类标签Bt?=(bt?,lt?)和上式计算得到最后的联合概率p(B1:T?∣s)这个过程可简单的表示為
这样又将一个条件概率的计算分解为两个条件概率的计算,而作者这里又使用了高斯混合模型(GMM)对其进行建模:et?、πt,k?、μt,k?、Σt,k?都是由LSTM在每个时间步t学习得到的具体可表示为
作者为了减少计算的难度,在计算p(bt?∣lt??)是并不是直接计算得到
这一阶段训练过程的目标函数如下所示即最大化根据类标签生成接近真实情况的框的概率
t个实体真实的坐标和类标签。