建议收藏!100篇必读论文|大模型月报(2024.04)
MoA的设计目的是通过将注意力层固定在先验分支中来保留原始模型的先验性,同时通过个性化分支尽量减少对生成过程的干预,该分支学会将主题嵌入到先验分支生成的布局和上下文中。一种新颖的路由机制可以管理各层像素在这些分支中的分布,从而优化个性化和通用内容创建的融合。经过训练后,MoA就能帮助创建高质量的个性化图像,...
样本数量的线性时间计算复杂度GAN
隐式生成模型(IGMsImplicitGenerativeModels)如GAN已经成为有效的数据驱动模型,用于生成样本,特别是图像。在本文中,我们将学习IGM的问题规划为最小化特征函数之间的期望距离。具体来说,我们最小化真实数据和生成数据分布的特征函数之间的距离,在适当选择的加权分布下。这个距离度量,我们称之为特征函数距离(CFD)...
文本生成图像?Google 推出 Imagen 新系统
Google展示Imagen:似曾相识还是新领域?如果说2015年Google利用算法和神经网络产生了具有强烈梦幻和迷幻色彩的图像(DeepDream),那么Imagen似乎正准备进行一次决定性的飞跃。DeepDream:熵与函数连通性之间该软件也是Google研发的,它使用卷积神经网络通过算法增强图像中的模式。简而言之:DeepDream工具能够产生致幻效果,...
论文解读:使用带门控卷积进行生成式深层图像修复方法
这里DeepFillv1最重要的思想是上下文注意(CA)层,它允许生成器使用由遥远的空间位置提供的信息来重建局部缺失的像素。因此,DeepFillv2也遵循由粗到细的两阶段网络结构。第一生成器网络负责粗重建,而第二生成器网络负责对粗填充的图像进行细化。有趣的是,损失函数只有两个最标准的损失项用于训练网络,即L1损失和GAN...
推荐6个让人惊叹的软件工具,太实用了!
手写完成,点击Convert按钮,它会智能转化成更加好看的书本样式。我们可以看到,它支持将你手写的公式绘制成函数图像,并且支持放大缩小函数图像。打开网易新闻查看精彩图片它支持3种不同格式的数学公式,包括:Math、LaTeX、MathML,每种公式都可以满足你在不同场景下的需求。
...篇AAAI论文解析,涉及数学速算批改、视频识别和语义分割 | 附下载
该方法利用一个门函数来均衡图像表征和上下文信息的输入权重,迫使识别模型更多地学习图像表征,从而避免无意义的上下文信息干扰识别结果(www.e993.com)2024年11月19日。3.基于稠密边界生成器的时序动作提名的快速学习FastLearningofTemporalActionProposalviaDenseBoundaryGenerator...
史上最全GAN综述2020版:算法、理论及应用
为了学习生成器在数据x上的分布p_g,首先定义一个关于输入噪声变量的先验分布p_z(z)[3],其中z是噪声变量。接着,GAN表示了从噪声空间到数据空间的映射G(z,θ_g),其中G是一个由参数为θ_g的神经网络表示的可微函数。除了G之外,另一个神经网络D(x,θ_d)也用参数θ_d定义,...
在图像生成领域里,GAN这一大家族是如何生根发芽的
GAN的损失函数演进除了核心思想外,另一个重要的问题是我们该如何拉近真实图像分布与生成分布之间的距离。如同上文黑色点线和绿色实线一样,GAN的学习本质就是令生成分布逼近未知的真实分布。要做到这一点,损失函数就必不可少了,GAN的损失函数会度量两个分布之间的距离,并尽可能拉近它们。
视频生成经典模型资源(一):TGAN、VGAN、MoCoGAN、SVG、vid2vid...
MoCoGAN由4个子网络组成,分别是递归神经网络RM、图像生成器GI、图像鉴别器DI和视频鉴别器DV。图像生成器通过将ZI中的向量按顺序映射到图像,从向量序列到图像序列,生成视频剪辑。DI和DV都扮演judge角色,为GI和RM提供批评意见。图像鉴别器DI专门用于批评基于单个图像的GI,它被训练来确定一个帧是来自真实的视频片段v,还...
谷歌微软争相研究AI绘画:机器想象力逼近人类,可十秒作画
近期在海内外爆火的免费AI作画工具DiscoDiffusion,输入简单的文字描述就能在线生成图像,其画面之精细,想象力之超绝让不少人直呼“AI比我都浪漫”。一度登上苹果应用商店的图形与设计排行榜榜首的Wombo,只要下载App,上传图片或输入关键词,再选择平台给予的风格,几秒之后就能生成图片,其超绝的想象力被无数用户玩出了...