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我们正在运营一个庞大的团队，为我们的客户处理儿童照片，该团队每年处理超过 100 万张照片。

该过程包括基本的灯光调整、调整大小、应用一些滤镜以使皮肤看起来更好。

我们希望使用深度学习来尽可能多地完成工作。这意味着我想选择一个模型并使用我们现有的数据训练该模型。然后使用训练好的模型通过输入新的未经处理的照片来生成照片。

是否有我可以使用的现有模型，或者任何论文都涵盖了这种情况？

任何帮助将不胜感激，谢谢！

我想构建一个算法，将图片变成类似于原始图片的涂鸦线。一个例子是这样的：

进入这个：

第二张图是手绘的。我不确定从哪里开始实验。我的直觉是去饱和图像并模拟“绘制”一条具有准随机性的线，在图像较暗的地方绘制更多线。

理想情况下，我想得到的是最终带有一条路径的矢量图像。

谢谢

免责声明：我已经在 dsp.stackexchange 3上问过这个问题，但没有答案。我不确定那是不是问的正确地方。

我意识到这不是纯粹的编程问题，但也许有人可以指出我正确的方向？

我需要在 Node 服务器上将 HTML 模板转换为图像。服务器将接收 HTML 作为字符串。我尝试了 PhantomJS（使用名为 Webshot 的库），但它不适用于 flex box 和现代 CSS。我尝试使用 Chrome 无头浏览器，但它似乎没有解析 html 的 API，只有 URL。

目前将一段 HTML 转换为图像的最佳方法是什么？

有没有办法在模板模式而不是 URL 模式下使用无头 Chrome？我的意思是，而不是做类似的事情

我需要类似的东西：

在这篇文章的评论中建议的另一种选择是将模板保存在服务器上的文件中，然后在本地提供它并执行以下操作：

但是这个选项听起来有点尴尬。还有其他更直接的解决方案吗？

我正在寻找一个像https://www.randomlists.com/things中的随机图像生成器，但是我想在我的网络应用程序中使用它，所以我需要一个带有 API 的图像生成器。

有没有可能的候选人？

我正在尝试使用 Vb.net 将文本转换为图像的代码，我的问题是我需要通过文本框接受来自用户的消息（最多 160 个字符），我需要将其转换为图像。生成的图像应居中对齐，图像最大分辨率应为 800x600。

因此，如果需要，消息应该在新行中整齐对齐，并与中间完美对齐。

我正在尝试的代码如下：

==================================================== ====

尝试

我正在尝试调整这个简单的自动编码器代码： https ://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/autoencoder.py 。我正在尝试以使用卷积层的方式更改代码，并输入 488 个图像 * 30 个高度 * 30 个宽度 * 3 个颜色通道（RGB）[488、30、30、3] 并输出一个新图像看起来与原版相似但不同。我没有使用任何类型的验证数据集（我不关心过度拟合，除了帮助防止过度拟合之外，我没有看到使用验证数据集的任何其他原因。我可能完全错了，我想知道如果是这样）。我是新手，对构建不佳的编码器和解码器感到抱歉。

尝试运行完整代码时出现错误：

为什么 'TargetsData/Y:0' 有形状 (?, 32, 32, 1) 我该如何解决？

我正在尝试在 CelebA 对齐数据集上使用生成对抗网络（GAN）生成图像，并将每个图像的大小调整为 .jpeg 格式的 64*64。我的网络定义是这样的

通过生成器生成的图像，我得到了一些随机颜色的像素以及其中的“网格”结构，如示例图像所示：

我的问题是这两个问题的原因是什么，我也使用了几乎相同的架构，在 Cifar-10 数据集上的生成器和判别器中少了一个卷积层，具有 .png 格式的 32*32 分辨率图像，但生成的图像是不是这样的。不确定图像格式是否是原因。如果有人可以提供一些想法或方法或链接，我将非常感激，以摆脱这些问题。

我知道如何生成具有特定像素的图像：

img= randn(128,128); 显示（img）；

我也知道如何用矩阵生成图像：

x1 = 随机（'unif',0,1,2,4）

x1 =

但是如何使用两个类分类器 Matlab 生成具有特定像素的图像？

PHP 函数imagecreatetruecolor()在我的 apache 服务器上不起作用。我使用了 PHP 手册中的示例

Imagemagick 和 GD安装成功。Firefox 浏览器中的输出翻译如下：

图片无法显示，因为它有错误。

我需要计算训练有素的 GAN 中生成图像的初始分数。

我指的是这个 OpenAI存储库中的代码。

但是，我在函数即将结束时遇到错误_init_inception。错误是ValueError: Tensor._shape cannot be assigned, use Tensor.set_shape instead。

所以我Tensor.set_shape按照建议通过使用来解决这个问题。但是现在，我得到了一个不同的错误，即TypeError: set_shape() missing 1 required positional argument: 'shape'，即使我new_shape作为变量传入。事实证明，new_shape由于某种原因，它仍然是一个空列表，并且不被Tensor.set_shape.

解决这个问题以获得我的初始分数的正确方法是什么？为了您的方便，下面提供了完整的代码。