几乎克服了所有cGAN都存在的使用交叉熵的缺陷

生成对抗网络(GAN)自诞生以来一直是深度生成模型中的主力军,尤其是在图像生成领域[16],其受欢迎程度源自于能够仅仅通过小维度的高斯噪声生成清晰逼真的图像。尽管取得了成功,GAN的原始架构仅允许从高斯噪声随机生成图像,而GAN的一个重要变种旨在通过预定义的辅助信息(例如类别标签或文本)来控制生成,形成了条件GAN(cGAN)...

...马斯克自曝xAI挖走特斯拉CV负责人,OpenAI偷用百万小时油管视频...

19、曝Meta的AI图像生成器存在种族偏见据外媒TheVerge4月4日报道,记者近期多次尝试使用“亚洲男人和白人朋友”、“亚洲男人和白人妻子”、“亚洲女人和白人丈夫”等提示词来创建图像,Meta的AI图像生成器都无法胜任。对此该记者认为,AI系统的生成不准确问题反映了其创建者、培????训者及其使用的数据集存在偏见。

“AI”科普丨超详细整理,一文彻底搞懂生成对抗网络(GANs)原理

如果仔细观察生成器和鉴别器网络,会发现生成器网络是一个倒置的ConvNet,从压平的向量开始,然后图像被放大,直到它们与训练数据集中的图像具有相似的大小。三:深度卷积GANs(DCGANs)在2014年的原始GAN论文中,使用多层感知器(MLP)网络构建了生成器和鉴别器网络。然而,从那时起,已经证明卷积层能够增强鉴别器的预测能力...

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生...

推荐6个让人惊叹的软件工具,太实用了!

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建议收藏!100篇必读论文|大模型月报(2024.04)

具体来说,对于一个输入条件控制,他们使用预训练的判别奖励模型来提取生成图像的相应条件,然后优化输入条件控制与提取条件之间的一致性损失(www.e993.com)2024年11月19日。一个直接的实现方法是从随机噪声中生成图像,然后计算一致性损失,但这种方法需要存储多个采样时间步的梯度,消耗了相当大的时间和内存成本。

论文解读:使用带门控卷积进行生成式深层图像修复方法

对于可选的用户草图输入,作者使用HED边缘检测器[4]生成边缘图作为草图输入。请注意,草图输入是可选的。对于对交互式编辑用户草图输入感兴趣的读者,我强烈建议您阅读他们的论文。与以前的修复论文相似,作者在Places2和CelebA-HQ数据集上评估了他们的模型。这两个数据集通常用于深度图像修复任务。

利用50 行 Python 代码构建一个在线文本生成器!

在本文中,我们将使用OpenAI的新一代表语言模型GPT-2来建立模型,使用Panel框架来构建web页面的仪表板。本指南分为两部分。在第一部分中,我们将加载我们的模型并编写一个预测函数。在第二部分中,我们将构建一个web应用程序。自动生成文本的应用程序示例。我们将构建这个web应用程序的一个更简单的变体。

教程| GitHub项目:利用不完整的数据样本补全不完整的图像

在将度量函数和不完整样本Y_r馈送到判别器以从假的度量方式中鉴别出真正的度量方法,最后可生成图像Y_g。在补完网络和判别网络进行对抗性的训练后,补完网络学习到如何生成图像块以补完不完整样本的确实部分。数据集该项目最终使用CelebA数据集。为了创建不完整图像的数据集,我们将原版的CelebA图像居中剪裁...

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

▌StabilityAI发布图像放大APIStabilityAI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。