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Science专访谷歌Magenta负责人：AI创作焦点是机器学习算法
去年，谷歌大脑推出了名为 Magenta 的项目，旨在推进 AI 在艺术领域的发展。 日前，Science 对 Magenta 项目负责人 Douglas Eck 进行了专访，谈到了创造性 AI 的过去、现在和未来。 Q：Magenta 是如何创作音乐的？ A：学习是关键。 音乐家在利用谷歌 Magenta 项目开发的 A.I. Duet 软件即兴创作 Q：Magenta 所学习的样本都是些什么呢？ Magenta 软件能从人类绘画中学习艺术风格，并应用到新图像中 Q：对于计算机生成的艺术作品，你会做出什么样的反应？ 我愿意把Magenta 想成是一把电吉他。Rickenbacker 和 Gibson 把吉他电气化，是为了让吉他更大声，从而可以和台上其他的乐器相配。
1.2K70发布于 2018-03-22 - 来自专栏目标检测和深度学习
用机器学习搞艺术，谷歌 Megenta 项目集锦（附 Github）
分类 Web 应用 https://magenta.tensorflow.org/demos#web-apps Colab 笔记本 https://magenta.tensorflow.org/demos #colab-notebooks 本机应用 https://magenta.tensorflow.org/demos#native-apps 社区贡献 https://magenta.tensorflow.org Latent Loops demo https://goo.gl/magenta/latent-loops blog https://magenta.tensorflow.org/music-vae Jam使用AI Duet的前端构建的“Jam Session”，结合Magenta MIDI界面，在浏览器中重现屡获殊荣的Magenta 2016 NIPS演示体验。 该团队开发了一个艺术家观众交互式体验，节日观众可以通过倾斜手机实时共同控制Magenta的NSynth。 博客原址 https://magenta.tensorflow.org/demos
1.6K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏AI研习社
用机器学习搞艺术，谷歌 Megenta 项目集锦（附 Github）
分类 Web 应用 https://magenta.tensorflow.org/demos#web-apps Colab 笔记本 https://magenta.tensorflow.org/demos #colab-notebooks 本机应用 https://magenta.tensorflow.org/demos#native-apps 社区贡献 https://magenta.tensorflow.org Latent Loops demo https://goo.gl/magenta/latent-loops blog https://magenta.tensorflow.org/music-vae Jam使用AI Duet的前端构建的“Jam Session”，结合Magenta MIDI界面，在浏览器中重现屡获殊荣的Magenta 2016 NIPS演示体验。 由TensorFlow.js和Magenta.js提供支持。 15.
1.4K20发布于 2018-07-26 - 来自专栏spring boot
SpringBoot 控制台秒变炫彩特效，秀翻同事指南！
System.out.println(MAGENTA + "║ " + CYAN + "██╔══██╗██╔══██╗██╔══██╗██╔═══██╗██║ ██╔╝ " + MAGENTA █║██║ ██╔╝ " + MAGENTA + "║" + RESET); System.out.println(MAGENTA + "║ " + BLUE + "█ (MAGENTA + "║ " + YELLOW + "██║ ██║ ██║██║ ╚██████╔╝███████╗ " + MAGENTA + "║" + RESET " + MAGENTA + "║" + RESET); System.out.println(MAGENTA + "║ " + MAGENTA + "║" + RESET); System.out.println(MAGENTA + "║ " + CYAN + "版本: v2.6.13 时间: "
53010编辑于 2025-10-08 - 来自专栏深度学习入门与实践
用Tensorflow让神经网络自动创造音乐
第一首：Magenta Melody Result1.mp3 http://yun.baidu.com/share/link? 下面来说一下是怎么做的： 1.首先下载Project Magenta git clone https://github.com/tensorflow/magenta.git 2.安装需要的工具： 现在用bazel来测试一下能不能顺利运行： bazel test //magenta:all 注：如果全部测试成功，很好。 MIDI_DIRECTORY=/Users/shelter/magenta/magenta/music/train #这里换成你的文件路径就行了 SEQUENCES_TFRECORD=/tmp/notesequences.tfrecord /magenta/music/coldplay/KatyPerryPeacock.mid #注意这里是绝对地址，只能指定一首歌 4 bazel run //magenta/models:basic_rnn_generate
1.6K90发布于 2018-01-09 - 来自专栏AI研习社
GitHub项目推荐 | christmAIs - 用文本生成(节日贺卡上的)抽象图案
值得注意的依赖项包括： numpy==1.14.2 scikit_learn==0.20.0 Pillow==5.3.0 matplotlib==2.1.0 tensorflow gensim magenta /install-christmais.sh 此步骤将会首先安装 magenta 及其依赖项，下载文件依赖项（categories.txt, model.ckpt 和 chromedriver），然后克隆并安装此软件包 手动安装 如果需要手动安装，请按照以下指示进行操作： 安装 magenta 样式转换功能依赖于 magenta 包。目前， magenta 只支持Linux和Mac OS。 libasound2-dev libjack-dev#Install magentavenv/bin/pip install magenta 安装其他的部分 然后，你可以在 requirements.txt Magenta demonstration (sketch-rnn.js): https://github.com/hardmaru/magenta-demos/tree/master/sketch-rnn-js
83720发布于 2018-12-29 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
12000+star的GANSynth，音乐与AI的完美结合
GitHub：https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/gansynth 网站：https://magenta.tensorflow.org id=H1xQVn09FX colab：https://colab.research.google.com/notebooks/magenta/gansynth/gansynth_demo.ipynb 使用： 如果要生成一些声音，首先需要按照Magenta的设置说明进行操作，然后下载预训练检查点，或者训练自己的检查点。 您可以通过解压缩检查点包并从Magenta目录的根目录中运行生成脚本来生成一些随机声音（随机音高和潜在向量）。 python magenta/models/gansynth/gansynth_generate.py --ckpt_dir=/path/to/acoustic_only --output_dir=/path
67810发布于 2019-07-04 - 来自专栏AI科技评论
干货 | Github项目推荐 ： GANSynth: 用GANs创作音乐
项目地址： https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/gansynth Website： https://magenta.tensorflow.org 生成 如果要生成一些声音，首先需要按照Magenta的设置说明进行操作，然后下载预训练检查点，或者训练自己的检查点。 您可以通过解压缩检查点包并从Magenta目录的根目录中运行生成脚本来生成一些随机声音（随机音高和潜在向量）。 如果要进行训练，首先需要使用安装或开发环境，并按照Magenta的设置说明进行操作，然后将NSynth数据集下载为TFRecords。 如果要测试该训练是否生效，请从Magenta repo目录的根目录运行： python magenta/models/gansynth/gansynth_train.py --hparams='{"train_data_path
1.1K20发布于 2019-10-31 - 来自专栏涛的程序人生
Bash echo输出带颜色和背景的文本
*************************************************** black="0" red="1" green="2" yellow="3" blue="4" magenta Content=$3 else Bg="8" Content=$1 fi Color $blue $Bg $Content } # echo_magenta 输出洋红色文本 可加背景颜色参数(背景默认不设置) function echo_magenta() { if [ "$1" == "-b" ]; then Bg=$(($2)) Content=$3 else Bg="8" Content=$1 fi Color $magenta $Bg $Content \"hello\" \e[0m] to output magenta text: " echo_magenta "hello" echo -en "using [\e[1;46m echo_cyan
3.3K20发布于 2020-12-03 - 来自专栏AI研习社
Github项目推荐 | GANSynth: 用GANs创作音乐
项目地址： https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/gansynth 【注】点击文末【阅读原文】即可访问。 生成 如果要生成一些声音，首先需要按照Magenta的设置说明进行操作，然后下载预训练检查点，或者训练自己的检查点。 您可以通过解压缩检查点包并从Magenta目录的根目录中运行生成脚本来生成一些随机声音（随机音高和潜在向量）。 如果要进行训练，首先需要使用安装或开发环境，并按照Magenta的设置说明进行操作，然后将NSynth数据集下载为TFRecords。 如果要测试该训练是否生效，请从Magenta repo目录的根目录运行： python magenta/models/gansynth/gansynth_train.py --hparams='{"train_data_path
2K10发布于 2019-03-14 [C++][opencv]基于opencv实现photoshop算法可选颜色调整
enum select_color { SELECT_RED, SELECT_YELLOW, SELECT_GREEN, SELECT_CYAN, SELECT_BLUE, SELECT_MAGENTA Select Color */ class SelectiveColorAdjust{ public: float cyan; //青色调整值，取值范围： [-1, 1] float magenta = 1.0 || magenta != 1.0 || yellow != 1.0 || black ! c[SELECT_RED] : c[SELECT_BLUE]; c[SELECT_RED] -= c[SELECT_MAGENTA]; c[SELECT_BLUE] -= c[SELECT_MAGENTA + ::abs(colors[j].magenta + 1) * colors[j].black; ratio[GREEN] = CLIP_RANGE(ratio[GREEN], -1,
18300编辑于 2025-07-21- 来自专栏大数据文摘
谷歌跨界音乐圈：AI用上千乐器数据创造出人类没听过的声音，来听听看！
用AI从已有的乐器中创造无数新乐器 Google Magenta是谷歌这个互联网巨头里的一个以艺术创作为目标的小型AI研究团队。 恩格尔和热斯尼克来自Google Magenta，它是谷歌这个互联网巨头里的一个以艺术创作为目标的小型AI研究团队。Magenta两个目标。 而Magenta试图探索另外一个方面，即学习如何生成艺术和音乐的算法，从而潜在地创造引人入胜的艺术内容。第二，Magenta试图建立艺术家，计算机编码者和机器学习研究者的社区。 声音的边界 Magenta是谷歌大脑的一部分，而谷歌大脑是该公司的中心AI实验室，其中一小部分研究人员正在探索神经网络和其他形式的机器学习的极限。 对于负责Magenta团队的道格拉斯·埃克（Douglas Eck）而言，希望研究人员可以为任何艺术家，而不仅仅是音乐家，创造更多的工具。
94730发布于 2018-05-25 - 来自专栏我爱计算机视觉
使用 TFLite 在移动设备上优化与部署风格转化模型
Magenta https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/arbitrary_image_stylization 风格转化模型的结构 Magenta 的自由风格转化模型由两个子网组成： 风格预测网络：将风格图像转换为风格嵌入矢量。 风格转换网络：对内容图像应用风格嵌入矢量，以生成风格化的图像。 Magenta 的风格预测网络采用的是 InceptionV3 骨干网，我们可以将其替换为 MobileNetV2 骨干网，以此来对移动设备进行优化。风格转换网络包含几个卷积层。 我们试验了几种方案：从头开始训练移动模型，或者从预训练的 Magenta 模型中提取参数。我们发现：在固定 MobileNetV2 宽度的同时，从头开始优化其他参数得到的结果最好。 我们通过以下资源来创建模型，也许也适用于您的设备端机器学习用例： Magenta 模型库 (https://magenta.tensorflow.google.cn/) Magenta 是一个由 TensorFlow
2.6K20发布于 2020-05-27 - 来自专栏机器之心
业界 | 谷歌发布神经音频合成器NSynth：专注于启迪音乐创作
选自Magenta 作者：Jesse Engel等 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天 Magenta 的目标之一是运用机器学习发现人类表达的新途径，因此，今天我们骄傲地宣布推出由谷歌大脑和DeepMind 机器之心此前曾对Magenta做过报道，请参见《谷歌Magenta项目是如何教神经网络编写音乐的？》 一个全新的 WaveNet 风格自编码器模型（https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/nsynth），可以学习有意义地表示乐器声音空间的代码 你可以从这里下载（https://magenta.tensorflow.org/datasets/nsynth）。 你可以在存储库（https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/nsynth）中找到所有的代码，并下载检查站文件（http
1.4K90发布于 2018-05-07 - 来自专栏python3
python彩色文字输出
print "\33[1m%s\33[22m" % string return 0 #front color Red = 1 Green = 2 Yellow = 3 Blue = 4 Magenta string): return with_color(string, Blue+30) # Blue def fm(string): return with_color(string, Magenta +30) # Magenta def fc(string): return with_color(string, Cyan+30) # Cyan def fw(string): return with_color(string, White+30) # White fr("red") fy("yellow") fm("magenta") fg("green") fc("cyan")
1.2K20发布于 2020-01-09 - 来自专栏全栈程序员必看
python彩色文字输出
print "\33[1m%s\33[22m" % string return 0 #front color Red = 1 Green = 2 Yellow = 3 Blue = 4 Magenta string): return with_color(string, Blue+30) # Blue def fm(string): return with_color(string, Magenta +30) # Magenta def fc(string): return with_color(string, Cyan+30) # Cyan def fw(string): return with_color(string, White+30) # White fr("red") fy("yellow") fm("magenta") fg("green") fc("cyan") 转载于
92140发布于 2021-06-17 - 来自专栏网络虚拟化
重磅！爱立信中标奥地利运营商，市场形势继续好转！
假设你是一个奥地利的运营商，名字叫Magenta Telekom，不巧刚好归T-Mobile Austria所有，而且主营业务是卖网络服务。 这一次，Magenta 终于决定把老旧的账单系统“换心换肾”，动了个不小的手术。 值得一提的是，这次部署并不是纸上谈兵，而是爱立信和Magenta Telekom延续多年合作关系的又一次深入绑定。 对Magenta来说，这是一次数字化转型的质变点，不光是把账单系统升级成了云原生，更是把整个运营底座换成了“随需响应、按秒计价”的新玩法。 也许Magenta换的不是账单，是未来的命运路径。
20300编辑于 2025-05-15 - 来自专栏量子位
谷歌用AI融合1000种乐器创造新声音，将现身艺术节
声音的界限 Magenta是谷歌大脑人工智能团队的一部分，后者有一部分研究人员正在探索神经网络和其他机器学习技术的边界。 现在，Magenta团队则希望利用神经网络教会机器如何制作新的音乐或其他艺术。 NSynth首先汇集大量声音，组成一个庞大的数据库。 对Magenta团队的负责人Douglas Eck来说，前景在于研究人员可以为任何一位艺术家（而不仅仅是音乐家）提供更多种类的工具。但也不至于范围过于宽泛。 相关链接 论文： https://arxiv.org/abs/1704.01279 代码： https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta /models/nsynth 数据集： https://magenta.tensorflow.org/datasets/nsynth
1K100发布于 2018-03-30 - 来自专栏SpringBoot教程
Spring自定义启动图标（个性化启动图标）
banner.txt配置 ${AnsiColor.BRIGHT_RED}：设置控制台中输出内容的颜色 ${AnsiBackground.BRIGHT_MAGENTA}: 设置控制台中输出内容的背景色 $ / ___\ ${AnsiColor.BRIGHT_CYAN} \___ | \___ \ | |_> > | \/ | | \/ /_/ > ${AnsiColor.BRIGHT_MAGENTA / ${AnsiColor.BRIGHT_GREEN} \/ \/ |__| \//_____/ ${AnsiBackground.BRIGHT_MAGENTA }hello spring ${AnsiBackground.BRIGHT_MAGENTA}${AnsiColor.BRIGHT_RED}hello spring 图片转换输出 还可以通过图片转成字体进行打印 ${AnsiColor.BRIGHT_MAGENTA} :::::::::::::::' ${AnsiColor.BRIGHT_GREEN}
2.2K10编辑于 2023-02-16 - 来自专栏Python小二
用 Python 送上特殊的母亲节祝福
= colorama.Fore.GREEN + colorama.Style.BRIGHT YELLOW = colorama.Fore.YELLOW + colorama.Style.BRIGHT MAGENTA = colorama.Fore.MAGENTA + colorama.Style.BRIGHT # 打印抬头 for i in range(1, 35): print('') # *的位置 newLineWithSleep() addSpaces(Left_Spaces) elif i in (2, 8, 12, 18): print(MAGENTA + '{', end='') elif i in (3, 9, 13, 19): print(MAGENTA + '_', end='') elif i in (4, 10, 14, 20): print(MAGENTA + '}', end='') elif i in (27, 35, 43):
71660发布于 2020-08-18
腾讯云开发者
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