Neural.love
總的來說,Neural.love和Neural Prophet都是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像生成和時間序列預(yù)測的工具。它們的算法和技術(shù)都是比較先進(jìn)的,但是也有一些限制和缺點(diǎn)。例如,Neural.love只能生...
標(biāo)簽:AI圖像 AI音頻 海外AIGC項(xiàng)目圖像轉(zhuǎn)文字 音頻編輯Neural.love是一個生成圖像的網(wǎng)站。用戶可以上傳自己的圖片,然后使用網(wǎng)站提供的算法生成一系列新的圖像。這個算法使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以學(xué)習(xí)和模擬出靜態(tài)的3D場景。為了訓(xùn)練這個網(wǎng)絡(luò),需要提供大量相機(jī)參數(shù)已知的圖片。基于這些圖片訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即可以從任意角度渲染出圖片結(jié)果了。[1]?[2]
Neural.love使用的是神經(jīng)輻射場(Neural Radiance Field,NeRF)算法。這個算法可以用一個MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去隱式地學(xué)習(xí)一個靜態(tài)3D場景。具體地說,它使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去學(xué)習(xí)場景中的光線密度和顏色,然后利用體積渲染(Volume Rendering)技術(shù)進(jìn)行渲染。[2]
Neural Prophet是Facebook開發(fā)的一個時間序列預(yù)測庫,它是Prophet的升級版。Neural Prophet引入了一個重量級的自回歸(AR)模型,這個模型可以更快和更準(zhǔn)確地?cái)M合數(shù)據(jù)。此外,Neural Prophet使用Pytorch作為backend,這個選擇使得Neural Prophet的代碼更加開源和靈活。[3]
Neural Prophet的自回歸模型可以看得更遠(yuǎn),因?yàn)樗褂昧烁嗟臍v史數(shù)據(jù)。Neural Prophet還使用了Relu非線性化技術(shù)。相比于傳統(tǒng)的AR模型,Neural Prophet對趨勢項(xiàng)的預(yù)測更加準(zhǔn)確。Neural Prophet的代碼已經(jīng)開源,可以在Github上找到。[3]
數(shù)據(jù)評估
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