中国科大在生成对抗网络的模式崩溃机理研究取得重要突破
生成对抗网络(GAN)是广泛使用的生成模型,通过学习真实样本的分布用于合成复杂逼真的数据。然而,模式崩溃(modecollapse)是生成对抗网络面临的一个重要挑战,即生成样本的多样性明显低于真实样本的多样性,这对进一步应用造成了困扰。由于生成对抗网络及其训练过程的复杂性,涉及多种可能的因素和环节,一直无法明确究竟是何种机...
专访| 复旦大学复杂体系多尺度研究院首任院长马剑鹏:AI for...
同时,生成对抗网络(GAN)等生成模型的进步将帮助研究人员设计出全新的分子结构,大幅提高新药开发的速度。同时,AI在蛋白质结构解析技术上的发展,将对酶工业、抗体改造和生物材料等领域产生深远影响,实现更高效和定制化的创新成果。比如,AI可以解析酶的活性位点并识别关键的氨基酸残基,从而帮助工程师通过定向进化或理性设...
“AI”科普丨超详细整理,一文彻底搞懂生成对抗网络(GANs)原理
GAN是一类旨在生成逼真数据的机器学习模型。无论是制作栩栩如生的图像、编写引人入胜的音乐,还是生成令人信服的文本,GAN都有着惊人的能力,仿佛具有模拟人类创造力。在这篇文章中,我们将深入探讨它们的架构,并探索它们的主要组成部分及其工作原理。目录:什么是生成对抗网络(GANs)?GANs架构深度卷积GANs(DCGA...
当报纸遇上AI,惊艳“出圈”!
为了实现AI模型下自主生成的长江文化图景更加生动丰富和充满想象力,制作团队大量利用生成对抗网络(GAN)等技术训练模型,生成AI风格的长江文化主题绘卷,通过深度AI大数据“投喂”,令画面变得更丰满。通过AI绘画技术的创新应用,《长江文化AI绘》长卷融媒体产品在传递长江的美丽与独特时,将读者深深吸引,更加助力长江文...
当报纸遇上AI 于是“能说会动”了起来|江南|长卷|江西|长江|大江...
为了实现AI模型下自主生成的长江文化图景更加生动丰富和充满想象力,制作团队大量利用生成对抗网络(GAN)等技术训练模型,生成AI风格的长江文化主题绘卷,通过深度AI大数据“投喂”,令画面变得更丰满。通过AI绘画技术的创新应用,《长江文化AI绘》长卷融媒体产品在传递长江的美丽与独特时,将读者深深吸引,更加助力长江文化的宣传...
...视频图像鉴真工作站已经支持扩散模型,对抗网络等生成的视频和...
答:AI-3300“慧眼”视频图像鉴真工作站已经支持扩散模型,对抗网络等生成的视频和图像的检测和鉴定,并具备出具鉴定报告文书的能力(www.e993.com)2024年10月23日。6.AI-3300“慧眼”视频图像鉴真工作站产品添加了文生视频的识别功能之后,成本和定价是否会有所变化?答:研发投入会增加,但同型号产品的定价暂时不会变化。升级后新产品的定价可能会根...
2024(第四届)中国安防人工智能创新论坛丨领信数科张震宇:AI深度...
深度伪造的核心基于生成对抗网络(GAN),该方法依赖于两个神经网络——生成器和判别器——的相互对抗。生成器负责生成逼真的内容,而判别器则用于判断生成的内容是否真实。在不断的对抗过程中,生成器逐渐提高其生成内容的质量,达到以假乱真的效果。此外,卷积神经网络(CNN)等深度学习技术也用于面部特征的细致分析,从而进...
生成式人工智能信息内容审核机制构建研究
“深度伪造(Deepfake)作为深度学习(deeplearning)和伪造(fake)组合而成的新生事物,是随着生成对抗网络(GAN)等深度学习技术的发展而出现的。”深度伪造为网络平台治理带来极大挑战,虚假信息的发布将扰乱市场秩序,为此《规定》第二十三条为“深度伪造”技术划定了应用边界,为行业应用场景健康发展探索带来更多可能性。2022...
AI绘画的发展历史(GAN、diffusion、VAE…)
三、2014年生成式对抗网络(GAN)2014年,加拿大蒙特利尔大学IanGoodfellow等人提出的生成对抗网络算法为AI绘画带来了新的发展,它本质上是通过生成器和判别器的对抗过程来生成图像,下面详细介绍它的训练原理:上述图中有两个模型:生成器和判别器,这两个模型分别都有一个目标,对于生成器来说,它的目的是让自己生成的图...
生成式人工智能对全球市场的颠覆性力量
生成对抗网络(GAN):GAN由两个神经网络组成,一个生成器和一个鉴别器,它们相互竞争以产生逼真的输出。GAN已用于创建超逼真的图像、视频,甚至是深度伪造。变分自动编码器(VAE):VAE用于通过学习输入数据的底层分布来生成新数据。它们可用于图像和语音合成以及药物研发。转换器模型:转换器模型,如GPT-3和BERT,通过使机...