获取Dall-E生成的图片地址后，你可以通过向OpenAI的/variations API端点发起请求来获取该图片的不同变体。这个API端点可以让你在图像上应用各种变化和编辑效果，从而创建出更加有趣、独特的图片。   以下是一个示例PHP代码，演示如何使用cURL库向OpenAI的/variations API端点发起请求，并获得生成的图片变体： <?php $api_key = 'Y

由于最近看的一篇文章中提到采用了MNIST variations数据集，主要是来自论文 Y. Bengio的《 An empirical evaluation of deep architectures on problems with many factors of variation》，但是文章中给的链接已经失效，包括github提供的诸多链接。 （失效）http://www.iro.umo

前文对Variations-of-SFANet-for-Crowd-Counting做了一点基础梳理，链接如下：Variations-of-SFANet-for-Crowd-Counting记录-CSDN博客 本次对其中两个可视化代码进行梳理 1.Visualization_ShanghaiTech.ipynb 不太习惯用jupyter notebook, 这里改成了python代码测试，下

论文：Encoder-Decoder Based Convolutional Neural Networks with Multi-Scale-Aware Modules for Crowd Counting 论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.05586 源码链接：GitHub - Pongpisit-Thanasutives/Variations-of-