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...
“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图像生成:继续探索技术与人文的交汇点 | 社会科学报
GAN模型在AI图像生成中的固有不稳定性限制了其扩展性和易生成相似样本。为了应对这一挑战,早期的研究中,尼科尔采用了GLIDE进行文本引导扩散,并结合UNet模型负责扩散学习的视觉部分。在这一基础上,OpenAI团队进一步发展了unCLIP模型,通过引入与CLIP图像编码器相反的模型,并通过额外的CLIP图像嵌入使图像嵌入回归图像本身,实现...
只需0.5秒!MobileDiffusion:在手机设备上就能实现快速文本生成图像
通过使用预训练的扩散UNet初始化生成器和判别器,简化了训练过程。该模型通过在少于10,000次迭代内收敛的微调过程,实现了文本生成图像的高效训练。DiffusionGAN微调的图示。实验结果显示,MobileDiffusion在iOS和Android设备上表现出色,能够在半秒内生成512x512高质量图像。这种快速的图像生成速度为移动设备上的各种有趣...
AI绘画的发展历史(GAN、diffusion、VAE…)
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能够骗过判别器,让它认为这张图...
OpenAI安全系统负责人:从头构建视频生成扩散模型
首先,我们来回顾一下从头开始设计和训练扩散视频模型的方法,这里的“从头开始”指的是我们不依赖预训练的图像生成器(www.e993.com)2024年11月23日。参数化与采样基础在前一篇文章的基础上,我们对变量的定义稍作调整,但数学原理依旧不变。假设是从真实数据分布中采样的数据点。现在,我们逐步向其引入少量的高斯噪声,形成一系列x的噪声变量,随...
CVPR 2024 | 基于DINO语义指导的单样本可变形人脸风格化
图8、图9展示了本文的消融实验结果。损失函数方面,方向变形损失和相对结构跨域一致性损失的组合能够有效学习风格样例中的形变模式,而对抗损失能够把握颜色风格的迁移。另外,STN的集成可以赋予生成器更好的变形能力,颜色对齐可以避免图像伪影的出现。图8损失函数消融实验结果...
ControlNet作者新作:AI绘画能分图层了,项目未开源就斩获660 Star
通过这种方法,任何潜在扩散模型都可以被转换为透明图像生成器,只需对其进行微调以适应调整后的潜在空间。潜在透明度的概念还可以扩展到生成多个透明图层,以及与其他条件控制系统结合,实现更复杂的图像生成任务,如前景/背景条件生成、联合图层生成、图层内容的结构控制等。
7种生成式Gen AI的主流模型
GANs是一种生成式模型,以下是其主要应用场景:图像生成:GANs在图像生成领域取得了巨大成功,能够生成逼真的图像样本。其生成器网络能够学习到真实图像的分布特征,并生成与之相似的新图像。图像编辑:GANs被用于图像编辑任务,如人脸生成、风格迁移等。通过调整生成器网络的输入或隐变量,可以实现对图像的编辑和修改...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
8.生成对抗网络GenerativeAdversarialNetwork(GAN)-GAN由两个网络组成:生成器和鉴别器。它们相互“对抗”来提升性能。比如,它们可以用来生成非常逼真的假照片。9.专家系统ExpertSystems-专家系统是AI的早期形式,模拟人类专家的决策能力,用于解决特定问题。例如,医疗诊断系统就是一种专家系统。