Emma Watson models for Hermès. Very wide shot.

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Emma Watson as an Hermès model,Extreme wide shot --v 6.0

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Sou Emma e neste filme serei Orlando de Virginia Woolf. Já vivi quase 400 anos. Vi muitas coisas. A colonização da América, da África e também da Ásia pela Europa. Vi a extermínio dos povos nativos, o surgimento do capitalismo, o desenvolvimento da produção industrial, a destruição da natureza. Até agora, eles estão lá. Vi a invenção da heterossexualidade normativa e da família nuclear, com a crença de que, como mulher, se você não é casada ou não teve filhos, é nada, não existe. Vi também a invenção da noção de transexualidade e intersexualidade no final do século XIX. Com a intenção de nos excluir do mundo humano e nos fazer parecer monstros. Ah, mas também vi a chegada de uma nova geração que queria viver como eu, sem leis, sem Deus, sem gênero. Mas, apesar dessa visibilidade crescente das pessoas transgênero e não binárias, estou em um limbo político, sem documentos, sem existência real. Por quê? É tão difícil nos dar novos documentos. Por que outra pessoa, um juiz, um psiquiatra, alega saber mais do que eu sobre minha identidade. Recusar nossa identidade, nos apagar da sociedade, é não existir. É recusar que tenhamos direitos como os outros, como as pessoas binárias. Mas eu, eu quero me dar essa identidade. Mas eu vou me reconhecer, não preciso deste papel, eu terei um dia. Mas eu me dou este papel, eu serei Emma Orlando e seguirei pela vida, invadida, feliz. Eu ficarei orgulhosa e contente de estar aqui com vocês. Eu me reconhecerei e me amarei, Anatomical Drawing, Hypericosahedron, Vacuum Fluorescent Display, Ray Tracing Reflections --ar 16:9

graphical illustration of , to look for computationally tractable substitutes for its unattainable gold standard-the answer was hiding in plain sight. Dropout was an approximation of Bayesian uncertainty. They already had the measure they sought. Dropout was typically used only for training the model and was deliberately turned off when the models were used in practice, the idea was that you'd get maximally accurate (and totally consistent) predictions by training different subsets but then always actually using the entire model. Only what would happen if you left dropout on in a deployed system? By running a prediction multiple times, each with a different random portion of the network dropped out, you would get a bouquet of slightly different predictions. It was like getting an exponentially large ensemble for free out of a single model. The resulting uncertainty in the system's outputs doesn't just resemble the output of the ideal, but tragically uncomputable, Bayesian neural network. As it turns out, it is the output-at least, a close approximation, within rigorous theoretical bounds-of that ideal, uncomputable Bayesian neural network. The result has been a set of tools that put those once-impractical techniques within reach, making them available for practitioners to make use of in real applications. That's been a big, big change over the past few years, because now you can take these beautiful mathematics, yield some approximations, and then you can use these for interesting problems, --ar 16:9 --v 6.0 --no letter

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