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[发明专利]利用潜在向量流绘制器和图像修改神经网络的基于WEB的数字图像实时编辑-CN202111411518.0在审
发明人： A·库玛;B·法伊塔;P·沃尔茨伊席恩;R·卡拉罗特;A·巴格纳尔;S·贾达尔;林维安;C·史密斯;C·坎特莱尔;P·赫博伦;W·陈;吕婧琬;H·维尼莫勒;S·奥尔森 -专利权人：奥多比公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：涉及利用潜在向量流绘制器和图像修改神经网络的基于WEB的数字图像实时编辑。本公开描述系统、方法和非瞬态计算机可读介质用于检测用户交互以编辑来自客户端设备的数字图像，并且通过使用修改数字图像的潜在向量的基于web的中介和图像修改神经网络来修改客户端设备的数字图像，以从经修改潜在向量生成经修改数字图像。响应于修改数字图像的用户交互，例如所公开的系统修改从数字图像提取的潜在向量以反映所请求的修改。所公开系统还使用潜在向量流绘制器(作为中介设备)来生成指示数字图像与经修改数字图像之间的差异的图像增量。所公开系统然后将图像增量作为数字流的一部分提供给客户端设备，以快速地绘制经修改数字图像。
利用潜在向量绘制图像修改神经网络基于 web 数字图像实时编辑

[发明专利]文本到视觉机器学习嵌入技术-CN202010182685.1在审
发明人：林哲;S·莫蒂安;P·阿加沃尔;B·法伊塔 -专利权人：奥多比公司
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及文本到视觉机器学习嵌入技术。描述了按照各种方式来克服常规技术中的挑战的文本到视觉机器学习嵌入技术。这些技术包括：使用基于查询的训练数据，这可以扩展可用于训练模型的训练数据的可用性和类型。还描述了负数字图像样本的生成，所述生成可以在使用机器学习来训练模型时提高准确性。还描述了一种损失函数，所述损失函数也例如，分离地通过在正样本嵌入或者负样本嵌入与文本嵌入之间的损失来支持提高的准确性和计算效率。
文本视觉机器学习嵌入技术