Pyside6 Graphview鼠标框选

上一篇博客给了一个QImageView类,其中实现了图片浏览器的基础鼠标操作,在此基础之上,进一步实现鼠标框选的操作。具体实现时,我们先构建一个场景类QImageScene,用于管理场景中的Item,场景中的Item主要有两类,一类是图像,另一类是选择框。对于选择框的操作,我们把鼠标事件定义在QImage Scene类中。

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精细光流估计

这篇博客是论文:High Accuracy Optical Flow Estimation Based Theory for Warp 的笔记,论文为2004年,在2015年EpicFlow方法中引用。

在稠密光流估计中,最后一步往往是将光流图进行Refine和smooth,来确保光流在空间上连续,大部分区域符合刚体运动假设,同时也会处理遮挡,为遮挡区域提供连续的光流值。

在介绍的论文中,建立了一个能量函数,将光流图的优化和优化能量函数联系起来。论文偏向传统,但是也很经典,接下来一起看下做法。

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Biratral Grid与HDRNET论文笔记

这篇博客介绍 Google 近年来在Photography方面一篇具有代表性的论文,Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement

HDRNET的主要特征数数据分成两路,低分辨率偏向high level语义,这一路学习到的是一系列参数(分mesh的3×4 color matrix),学习参数需要的计算资源相对于学习输出图需要的资源更少,移动端部署更加方便。高分辨率一路更偏向low-level引导,学些引导图和参数apply。

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Stable Diffusion 本地部署指南

部署stable diffusion ai绘图,需要 nvidia 显卡,至少需要6G显存(显存越大越好,高清图片需要更大显存)。这篇博客适用于一些有代码基础的同学(也就是不会手把手告诉怎么搭建python环境、clone代码),完全没接触过代码的同学可以找其它教程。

Stable Diffusion 官网地址: https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release

Stable Diffusion 代码仓库: https://github.com/CompVis/stable-diffusion

模型下载(该链接建议从头阅读):https://stable-diffusion-art.com/models/#Stable_diffusion_v15

https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion

训练和使用Lora:https://zhuanlan.zhihu.com/p/624230991

webui:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

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