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...

必知!5大AI生成模型

GAN由两部分精心构建:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的使命是创造出与真实数据难以分辨的假数据,而判别器的职责是明察秋毫,判断输入的数据是源自真实世界还是生成器的伪造品。二者在相互的较量和合作中共同进步,直至生成器能够创作出几乎与真实数据无异的样本。训练流程:判别器接受真实数据与生成器...

建议收藏!100篇必读论文|大模型月报(2024.04)

他们以交互式图像编辑应用为目标,在这些应用中,用户从空白画布或图像开始,使用二进制掩码和文本提示指定一系列局部图像修改。他们的生成器分两阶段运行。首先,上下文编码器处理当前画布和用户掩码,生成一个紧凑的全局上下文来适应要生成的区域。其次,以该上下文为条件,基于扩散的transformer解码器以“lazy”的方式合成...

"改善标题提升图像生成": OpenAI DALL-E3 论文 精华+完整中文版

首先,OpenAI建立了一个图像标题生成器,它与传统的预测文本的语言模型非常相似。然后,OpenAI使用预训练的CLIP图像嵌入函数F(i)来增强语言模型目标。接着,OpenAI使用上述公式在(t,i)文本和图像对的数据集上联合预训练标题生成器和CLIP以及语言建模目标。然后,OpenAI对标题生成器进行微调,以改进图像生成数据集中的标题。

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...

超越BigGAN,DeepMind提出「史上最强非GAN生成器」VQ-VAE-2

GAN利用生成器和判别器来优化minimax目标函数,前者通过将随机噪声映射到图像空间来生成图像,后者通过分辨生成器生成的图像是否为真来定义生成器的损失函数(www.e993.com)2024年11月23日。大规模的GAN模型已经可以生成高质量和高清晰度的图片。然而,众所周知,GAN生成的样本并不能完全捕捉真实分布中的多样性。另一方面,针对生成对抗网络的评价...

微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于生成对抗网络(GAN)的多模态全息...

微美全息(NASDAQ:WIMI)作为一家致力于全息技术研发和应用的企业,其布局了基于生成对抗网络(GAN)的多模态全息图像融合算法。基于生成对抗网络(GAN)的多模态全息图像融合算法通过训练生成对抗网络的生成器和判别器,利用它们之间的对抗过程,实现对不同模态的数据进行特征提取和融合,通过设置合理的损失函数,生成逼真的融合图...

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...

在图像生成领域里,GAN这一大家族是如何生根发芽的

后面根据不同的任务,生成对抗网络架构也有更多的变化。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...

ACM MM最佳论文全文:通过多对抗训练,从图像生成诗歌

我们将深度耦合的视觉诗意嵌入模型与基于RNN的联合学习生成器结合,其中两个判别器通过多对抗训练,为跨模态相关性和诗意提供奖励。我们收集了首个人类注解的图像-诗歌对数据集,以及最大的公共诗歌语料数据集。通过应用自动和人工评价标准(包括对500多位人类受试者进行的图灵测试),大量实验证明,相对于几个基线方法,我们...