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...

只需0.5秒!MobileDiffusion:在手机设备上就能实现快速文本生成图像

2.??通过优化模型架构,包括DiffusionUNet和图像解码器,MobileDiffusion展现了在计算效率上的出色表现。3.??该技术有望在移动设备上推动快速图像生成体验,拓展了生成模型在提高用户体验和应对隐私问题方面的潜在应用。站长之家(ChinaZ)2月1日消息:在谷歌一项项名为“MobileDiffusion”的研究中,Google的...

MIT与Adobe联手开发DMD:生成图像质量媲美Stable Diffusion ,速度...

利用扩散模型逼真地生成图像,通过训练两个扩散模型估计真假分布的得分函数,采用梯度更新生成器,使图像更逼真,虚假度更低。站长之家(ChinaZ)12月7日消息:MIT和Adobe的研究人员最近提出了一种新颖的人工智能方法,称之为分布匹配蒸馏(DMD),该方法旨在将扩散模型转化为一步图像生成器,从而显著提高图像生成的效率和...

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。-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。2.自然语言处理-在自然语言处理领域,神经网络可以...

必知!5大AI生成模型

图像生成。文本创作。语音识别等多元化领域。Python示例代码(基于PyTorch实现):Pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#判别器classDiscriminator(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(Discriminator,self).__init__()...

WGAN、CSGAN、ADC-GAN…你都掌握了吗?一文总结图像生成必备经典...

一、条件性生成模型1.1WGANWGAN即WassersteinGAN(www.e993.com)2024年11月6日。GAN网络训练的重点在于均衡生成器G与鉴别器D:若鉴别器太好,loss不再下降,则生成器就学不到东西,也就无法继续提升生成图像的质量。所以在原始GAN的(近似)最优判别器下,生成器loss面临着梯度消失、梯度不稳定、对多样性与准确性惩罚不平衡导致的modecollapse等...

一键生成山川河流,从2D图像中学习生成无限3D场景

为此我们提出了一个原则性的对抗学习框架SceneDreamer,从海量的无标注自然图像中学习生成无界三维场景。该框架包含三个主要模块:1)高效且高表现力的鸟瞰(BEV)三维场景表征;2)学习场景通用表征的生成式神经哈希网格;3)由风格驱动的体积渲染器,并经过对抗学习的方式直接从二维图像中进行训练。

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...

千万人围观的一张巴以冲突图片,是AI生成的?

一、AI图片检测器,到底有多不靠谱?UCBerkeley教授、世界顶尖的数字图像处理专家之一HanyFarid表示,这张图像没有任何迹象表明它是由AI生成的。“AI图像生成器最大的问题之一是高度结构化的形状和直线,”Farid说。“如果你看到桌腿和螺丝,一切看起来都很完美,那么图片就几乎不可能是由AI生成的。”...

千万人围观「烧焦婴儿」图片!伯克利教授辟谣:AI 图片检测器无用

Optic网站也声明,「AI检测器可能会产生不准确的结果」。AI图像检测技术Farid教授在去年曾经撰写过一篇论文,介绍了如何判断AI生图工具图像的一致性。通过判断图像上的一致性,可以帮助判断出图像是否由AI生成。论文链接:httpsarxiv/abs/2206.14617?ref=404media.co...