ControlNet作者新作:AI绘画能分图层了,项目未开源就斩获660 Star

这个度量通过比较原始预训练模型的解码器对调整后潜在图像的解码结果与原始图像的差异,来评估潜在透明度的影响。在训练过程中,作者还使用了一种联合损失函数(jointlossfunction),它结合了重建损失(reconstructionloss)、身份损失(identityloss)和判别器损失(discriminatorloss)。它们的作用分别是:重建损失:用于确...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

5.计算机视觉ComputerVision-计算机视觉是AI的领域之一,让计算机能够“看”和理解图像和视频中的内容。自动驾驶汽车就使用计算机视觉来识别道路上的行人和障碍物。6.自然语言处理NaturalLanguageProcessing(NLP)-NLP是AI的一个领域,它让计算机能够理解、解释和生成人类语言。例如,聊天机器人使用NLP来与...

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。上图展示了SceneDreamer...

一键“脱”衣应用DeepNude迅速下线,来看看它涉及的图像修复技术

微软新研究提出新型GAN——ObjGAN,可根据文字描述生成复杂场景。他们还提出另一个可以画故事的GAN——StoryGAN,输入一个故事的文本,即可输出「连环画」。当前最优的文本到图像生成模型可以基于单句描述生成逼真的鸟类图像。然而,文本到图像生成器远远不止仅对一个句子生成单个图像。给定一个多句段落,生成一系列图像,每...

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...

拯救单身狗:这个对象生成器帮你看看未来对象长啥样

Pix2pix使用成对的图片数据,学习从一个图像到另一个图像的转换方式,并生成能够以假乱真的图像(www.e993.com)2024年11月19日。使用pix2pix实现不同风格和用途图像的互相转换。在Pix2pix中,生成器采用encoder-decoder或U-Net的架构。两种Pix2pix的生成器架构。那么,应该怎么使用这个项目呢?

不用PS一键去除照片中的对象,三星用傅里叶卷积实现“万物隐身...

相较于常规卷积,傅里叶变换完全可微,并且嵌入式方式易于使用。得益于覆盖整个图像的image-wide感受野,傅里叶卷积使得生成器网络可以从早期层处理全局背景,这对于高分辨率的图像修复至关重要。傅里叶卷积的另一个益处是它有能力捕获人造环境中很常见的周期性结构,如砖块、梯子和窗户等。有趣的是,在所有频数上共享...

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...

谷歌新款「怪物制造机」,用GAN一键生成定制版「哥斯拉」

GAN将两个卷积神经网络组合在一起:一个生成器网络用于创建新图像,另一个判别器网络用于确定这些图像是否是来自训练数据集(在这种情况下,是用户创建的图像)的样本。研究团队使用了一种称为条件GAN的变体,其中生成器接受一个单独的输入来指导图像生成过程。有趣的是,这个方法严格偏离了其他GAN的工作,后者通常...

ACM MM最佳论文全文:通过多对抗训练,从图像生成诗歌

为解决上述问题,我们通过策略梯度将诗歌生成工作划分成了两个相关的多对抗训练子任务,从而保证跨模态相关性和诗歌语言风格。为了从图像中提炼诗歌线索,我们提出学习深度耦合的视觉诗意嵌入,在其中,机器可以连带地学习图像中物品、情感和场景的诗意呈现。本文还介绍了两种指导诗歌生成的判别网络,包括多模态判别器和诗歌...