画师打上sample是什么意思呢？这个问题其实很简单，就是指画师在创作一幅画的时候，会打上自己的标签，比如说“我的画风”、“我的风格”等等。当然，也有一些画画师会根据自己的喜好，打上不同的标签，比如说“我的画风，我的风格”等等。不过，这些标签都是有用的，因为它们可以帮助画师更好地表表现自己的作品。那么，你知道在日本有哪些画师的画风是非常独特的吗？今天，我们就一起来看看吧！首先，我们来看看第一位画师的画风。
一：画师打上sample是什么意思
打了sample的图是不是不能用：翻译为列图。简单来说就是这幅画有版权，打上sample的水印表示已经有人购买了这幅画。
二：sampler是什么意思
1、质谱开机
打开质谱前面左下角的电源开关，这时可以听到质谱里面溶剂切换阀切换的声音，同时机械泵开始工作，仪器开始自检。等待大约两分钟，听到第二声溶剂阀切换的声音(表明质谱自检完成)后，表示仪器自检完成，可以联机。
质谱一接通电源，前级真空规就开始工作，监视前级真空值，但只有当Turbo1和Turbo2涡轮泵的转速都大于95%之后，四级杆的高真空规才会开始工作，正常读取真空值。
2、仪器模块的不同的颜色代表了仪器的不同状态
绿色：Ready，表示仪器准备就绪，可以随时进行样品分析
蓝色：表示仪器正在运行样品
粉色：表示仪器处于等待运行的状态
黄色：Not Ready，表示仪器的状态还没有准备好或者仪器条件还没有达到设定值
灰色：表示仪器 处于Standby 或Shut Down状态
红色：表示仪器出错
3、Logbook记录本
当仪器出现故障的时候，应点击仪器事件记录本的快捷按钮查看具体的错误信息。
4、二元泵
Purge&Prime
一般来说，Purge用于日常的流动相排气泡，在更换流动相或者每天刚开机时使用，Prime用于比较剧烈的冲洗，如果系统中有明显的气泡，在做Purge无法除去时建议使用，流动相干涸的时候直接使用Prime灌注。如果排气不彻底，泵头内残留有微小的气泡，则会导致压力不稳定，如果Prime和Purge都不能使压力稳定下来，使用甲醇或异丙醇冲洗系统，水有时因为表面张力大，比较难以操作。
Seal wash
其功能是在使用缓冲盐溶液的时候，冲洗柱塞杆外部，延长柱塞杆的寿命。一般设置成间隙性工作，比如每5min冲洗0.2分钟，Single wash一般用于排空柱塞清洗管路中的气泡，或者更换柱塞清洗溶剂的时候。柱塞清洗使用10%的异丙醇水溶液，只要安装了柱塞清洗装置，就应该使用，否则可能损伤柱塞杆，降低其使用寿命。
5、柱温箱
柱温箱的设定温度低于室温时不建议开启漏液检测功能。
6、自动进样器
取样位置可以调整进样针的插入位置，默认为零，使用标准样品瓶时针尖距离瓶底得距离约为5mm，当样品量比较多并且担心有沉淀的时候，可以选择把针的位置抬高(多比默认位置抬高5mm)。
当样品量很少时，也可以考虑把进样针的位置降低(多比默认位置降低10mm)，如果设置降低针的位置，应注意每个自动进样器可以降低的数值不一样，防止进样针降得过低扎坏样品瓶，损坏进样针和自动进样器。
另外一个选择就是使用自动平底检测功能，如果使用此功能的话，请把样品放在两个样品盘上，而不要放在右侧1-10的位置，并且注意自动瓶底检测功能不能和取样位置调整同时使用。另外，在使用内插管的时候，不要使用Bottom Sensing的功能。
7、 *** 建立
不建议使用已有 *** 直接选择“另存为”来创建 *** ，通过缺省的 *** 模板来创建新 *** 比较好。
8、 ***
Sample position
单针进样时的瓶位，如果设置为“-1”，则不启动自动进样系统，只走旁路bypass。此时可以检查自动进样系统是否存在污染。
在默认的操作条件下，除了在进样的过程中，自动进样器都是在Main Pass的流路，这样的流路设计是进样针和针座的内表面一直都在被流动相连续冲洗，减小了样品的残留和交叉污染。
wait time for ready
等待ready的时间，若时间到还未ready，则仪器stop，一般默认10min，如果缩短时间，吸取大进样量样品时时间不足可能导致仪器not ready，终stop
Inject volume
单针进样时的进样体积，如果设置为“-1”，则默认为 *** 里面自动进样器参数下的进样量，若为一个有实际意义的值，则实际进样量就是该数值， *** 里面的进样量被忽略。如果设置为“0”，则启动进样系统，但不进样；
运行序列时，该体积不起作用，以序列表中的进样体积或sampler自动进样器体积(序列表中未
9、 ***
Time Filtering时间过滤
一种色谱图的平滑处理选项，如果不选择，则对色谱图不会进行任何平滑，如果使用此选项，那Peak Width的设置大值为样品的窄色谱峰的半峰宽，超出就会出现数据采集丢峰的情况，使用此复选框的时候，软件自动每11个数据点进行一次高斯平滑
三：画画sample是什么意思
栗子 发自 凹非寺
量子位 出品
“大神，可以帮我把羊蜜街拍P成我的脸么？哦对，不光是这样，还要像羊蜜哟…”
从一张照片里取出某个元素，再把它神不知鬼不觉地混入另一张图片里，似乎是一件很有难度的事情。毕竟，分分钟就会产生魔性的拼贴效果，不管是手动操作，还是AI的计算。
而如果“另一张图片”是指人类的画作，就更加不容易了。
不过，康奈尔大学和啊逗比的大神们生产了一种算法，能把各种物体融合进画作里，且毫无PS痕迹。
大量艺术家的心血，甚至艺术家自己，都惨遭它的毒手：
要啥自行车
蒙娜憨莎·豆
毕加炳
给你买了个biao
樊 · 蔡康永 · 高
是什么算法，如此丧心病狂？
记住这个名字：Deep Painterly Harmonization。
在康奈尔和啊逗比的P图大神们看来，现存的全局风格化算法都太弱了。
它们确实能搞定整张照片的风格迁移。把画作和被画传染的图片摆在一起，可能不会看出太大的问题。
介绍一下，这是我的新装备
但要像上图这样，把美队的盾牌融合到意大利画家Onofrio Bramante的作品里，微小的差异看上去就会很明显。全局风格迁移的表现也比较谦虚 (如左三) 。
无论是去除边界线、匹配色彩还是细化质地，都很难让粘贴部分拥有画作的原始风格。
我们不一样
于是，这群大神觉得，他们需要搭建局部风格化的神经网络。
大的方略就是，把画作相关部分 (神经元响应) 的特征统计，迁移到外来物体的对应位置上——关键在于选择，哪些东西才是应该迁移的。
Gatys有只几何猫
小伙伴们以Gatys团队发表的风格迁移技术为基础，用VGG搭建了一个two-pass算法，还额外引入了一些风格重建损失 (Reconstruction Losses) 来优化结果。
来来来，算法详情要一步一步看。
第一步 (First Pass)：粗略图像协调 (单一尺度)
大致调整外来元素的色彩和质地，和画中语义相似的部分对应。要在神经网络的每一层，分别找到相邻最近的神经补丁，和粘贴部分的神经元响应匹配起来。
卷福丽莎，迷人的眼神
退一步，海阔凭鱼跃。先不需要太纠缠图像的质量，因为一定程度上牺牲品质，团队就可以设计出一个强大的算法，适应多种多样的画风。
用Gram矩阵来计算风格重建损失，便可以将粗略协调的版本优化一下。
不计风格损失的后果
这里得到的是一个中间产物，不过风格已经和原画作很相似了。
第二步 (Second Pass)：高品质细化 (多尺度)
有了第一步的基础，此时开始对图像质量提出严格要求，便是顺理成章。
这一步，先要在一个负责捕捉质地属性的中间层集中火力，生成一个对应关系图 (correspondence map) ，来剔除空间异常值 (spatial outliers)。
你沉在，我昏黄的画布里
然后，对拥有空间一致性的对应图进行上采样 (upsample) ，进入神经网络更加精细的层次里。这样可以保证，对每一个输出位置来说，所有尺度上的神经元响应，都来自画中的同一位置。
如此一来，画面便能拥有更加连贯的质感，看上去自然许多。
后处理
经过Two-Pass算法的洗礼，中大尺度上看，图像质量几乎无懈可击；但在精细尺度上，可能还有不够准确的情况存在。也就是说，可远观而不可__焉 (填空题：10分)。
于是，后处理也要两步走：
色度降噪
高频失真的现象，主要作用在色度通道，对亮度并没有太大影响。
发现了这一特点，团队将图像转换成CIELAB色彩空间；再在Guided Filter里，以亮度通道作为向导，来过滤ab色度通道。
工作还是生活，这是一个问题
这个 *** 有效改善了高频色彩失真的情况，但有可能捅出更大的漏洞。然后…
补丁合成
就有了第二步，来确保输出的每个补丁都出现在画面中。用PatchMatch给每一个补丁找到相似的补丁。再为所有画风重叠的补丁取平均值，以此重构output，就可以保证画面里不要生出新的内容。
不过，这里的副作用是会柔化细节，于是又要请出Guided Filter把图像分成底层 (Base Layer) 和细节层 (Detail Layer) ，来削弱柔化效果。
画风虐我千百遍，我，选择狗带
局部迁移疗效显著
实验结果表明，转移一些区域特征统计的 *** ，要比转移很多独立位置的特征统计，效果要好得多。神经网络反应的对应关系图帮了大忙。
局部风格迁移的算法，保障了统计学意义上的空间一致性和跨尺度一致性。得到天衣无缝的拼图质量，这两个“一致性”功绩斐然。
金拱门的八度人生
以后，拼图少年们大概可以抛弃全局风格迁移算法了。放眼局部，你的脑洞可以绽放得惨无人道。
不过，比起难以察觉的入侵，我还是醉心于这种360度全死角的魔性p图。
万能的拷贝，万能的粘贴
更酸爽的论文传送门：
http://www.cs.cornell.edu/~fujun/files/painting-arxiv18/deeppainting.pdf
这篇论文的
https://github.com/luanfujun/deep-painterly-harmonization
顺便提一下，论文一作栾福军，2015年本科毕业于清华，目前在康纳尔大学攻读博士学位。曾在Facebook、Face++、Adobe等公司实习。
艺术照小哥哥一直在钻研视觉的玄妙。
比方说曾经被誉为“下一代PS”的Deep Photo Style Transfer，也是栾福军的研究成果。Deep Photo能实现像素级的风格迁移。
也是非常酷炫。
One More Thing
如果你暂时不方便去GitHub上围观，我们还搞了一个小型AI高手P图展。在量子位
— 完 —
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