何恺明新作:无需矢量量化的自回归图像生成|大模型周报

他们没有使用分类交叉熵损失,而是定义了一个扩散损失函数来为每个token概率建模。这种方法无需使用离散值tokenizers,他们评估了其在各种情况下的有效性,包括标准自回归模型和广义掩码自回归(MAR)变体。通过去除矢量量化,他们提出的图像生成器在具有序列建模的速度优势的同时,还取得了很好的效果。他们希望这项工作能...

大模型开发生态加速进化,源2.0全面适配百度PaddleNLP

4.对抗生成网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN):GAN是由两个神经网络组成的对抗模型,一个生成器网络用于生成新的数据,另一个判别器网络用于判别生成的数据是否真实,引导生成器学习生成新的数据。GAN广泛应用于图像生成、视频生成等场景中。5.迁移学习(TransferLearning):将过去在训练集上训练而得到的知识应...

有效处理空间和光谱维度信息!西电博士后朱春宇在国际顶级期刊发表...

研究针对现阶段高光谱与多光谱遥感图像融合方法以离散方式实现像素级融合而导致融合精度不足的现状,提出一种新颖的隐式Transformer融合生成对抗网络(ITF-GAN),利用连续函数捕捉图像特征,设计了引导式隐式采样模块并引入生成对抗框架,实现离散融合转换为连续域感知,提高了融合精度。点击上图或“阅读原文”查看论文原文在...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

5.计算机视觉ComputerVision-计算机视觉是AI的领域之一,让计算机能够“看”和理解图像和视频中的内容。自动驾驶汽车就使用计算机视觉来识别道路上的行人和障碍物。6.自然语言处理NaturalLanguageProcessing(NLP)-NLP是AI的一个领域,它让计算机能够理解、解释和生成人类语言。例如,聊天机器人使用NLP来与...

AIGC图片生成安全的风险与隐患

在Stablediffusion系统运作过程中，它可以提取提示词文本部分的特征传递给图像生成器，让模型理解我们输入的提示词内容，从而达到文本控制图像生成的目的。（2）UNet+scheduler????输入：文本embeddings和一个初始化的多维数组组成的噪声????输出：经过处理的信息数组????此模块的功能是根据ClipText...

神经网络中所体现的数学思维方式

例如,卷积神经网络(CNN)利用卷积运算和池化操作,有效地提取图像的局部特征和全局特征,在图像分类、目标检测等任务中取得了巨大的成功(www.e993.com)2024年11月19日。-神经网络还可以用于图像的生成和修复。例如,生成对抗网络(GAN)由生成器和判别器组成,通过对抗训练的方式,生成逼真的图像。

StabilityAI图像放大API;HuggingFace版Chat;Runway新iOS应用|...

StabilityAI宣布发布其图像放大API,这是一种由AI驱动的工具,可以增加任何图像的大小,而不会损失其锐利度。图像放大API是StabilityAI现有的图像生成和编辑API集合的最新补充,如广受欢迎的文本到图像、图像到图像和修补API。▌ChatGPT新的数据管理方式ChatGPT用户现在可以关闭聊天历史记录,从而选择哪些对话可以用来训练...

文本生成图像?Google 推出 Imagen 新系统

Google推出Imagen:文本到图像的工具这个被称为文本到图像的系统,利用了机器学习和人工智能技术。在实践中,生成器从一个庞大的照片数据库中提取照片,并且创造出令人惊讶的组合。这背后是文本输入的语义内容与相关的图片之间存在密切的关联性。这种由文本到图像扩散模型定义的做法允许对内容进行组合:系统通过添加内容和平...

GANs的优化函数与完整损失函数计算

这就相当于说,不是训练生成器最小化图像是假的概率,而是最大化图像是真实的概率。因为在本质上这两种优化方法是相同的,我们可以在图中看到:论文中使用的生成器损失函数是:在实际使用时,编写生成器损失函数通常采用上述公式的负数形式,目的不是使函数最大化而是使其最小化。因为这样就方便了使用Tensorflow等库来...

在图像生成领域里,GAN这一大家族是如何生根发芽的

在17年提出来的BEGAN中,它为判别器加上了一个自编码器。与一般的GAN相比,BEGAN度量生成分布与自编码器损失函数的距离,而不是直接度量生成分布与真实图像分布之间的距离。通过这种修改,模型能帮助生成器生成自编码器容易重建的数据,因此早期训练更加高效。