一文了解生成式AI视频
1.生成式对抗网络GANGenerativeadversarialnetworks顾名思义,GAN包括一个生成器和一个判别器。生成器就像一个画家,根据文字描述尽力画出真实般的图像,而判别器就像一个鉴定师,努力分辨哪些画是真实的哪些是生成器画的。两者不断竞争,生成器变得越来越擅长画出逼真图像,判别器变得越来越聪明分辨真伪,最终实现较为...
循迹网络:深度造假与新闻真实体制
这是因为,深度伪造应用“生成对抗网络”(GenerativeAdversarialNets,简称GAN)这种算法模型,它由一组对抗性的神经网络组成,是目前为止最成功的生成模型之一(林懿伦等,2018)。深度伪造之所以难被肉眼看出或被检测出来,就是因为其算法本身就包含了“伪造”和“检测”的二元对立逻辑。GAN在传统的生成模型的基础上引入了...
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。10.数...
深度学习十大算法:窥探未来的智能革命
生成对抗网络是一种由生成器和判别器组成的网络结构。生成器试图生成逼真的样本,而判别器则试图区分生成的样本和真实的样本。通过不断的博弈和学习,GAN可以生成高度逼真的图像、音频等内容,为艺术创作提供了新的可能性。四、深度强化学习(DRL):机器学习的下一步深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势,使得机器...
纺织界的“千丝万缕”,万事利用AIGC怎么编织?
如今,通过大模型、扩散模型在生成领域资源加持,万事利实现通过卷积神经网络模型直接生成到生成对抗网络的应用,在扩散模型的基础上进行fine-tune微调后,加速训练垂直于行业数据本身的艺术花型模型。在应用像素预测时,AI通过像素格的概率论进行图形生成,将创作的方式从结构性变为创造性。当AI学会图形基本能力的时候,...
2023年中国AIGC产业全景报告
AIGC应用创新的技术支撑为“生成对抗网络(GAN)/扩散模型(Diffusion)”与“Transformer预训练大模型”的两类大模型分支(www.e993.com)2024年8月6日。在国外AIGC应用展示出大模型的能量的同时,我国企业也加强了相关产品技术布局,云厂商、AI大厂、创企、各行业公司及技术服务商等产业各领域玩家纷纷发布大模型或基于大模型的应用产品及各类技术服务。
大模型革新网络安全:是矛 也是盾
据其介绍,使用生成式AI,能够比常见的FUZZ工具在生成语法和逻辑结构上更加复杂和隐蔽地攻击Payload,其中一部分已经能够绕过当前针对FUZZ工具的检测手段。同样,生成式对抗网络(GANs)也可以用来生成复杂的恶意软件变种,这让传统的基于签名的恶意软件检测方法失效。
大模型革新网络安全:是矛,也是盾
据其介绍,使用生成式AI,能够比常见的FUZZ工具在生成语法和逻辑结构上更加复杂和隐蔽地攻击Payload,其中一部分已经能够绕过当前针对FUZZ工具的检测手段。同样,生成式对抗网络(GANs)也可以用来生成复杂的恶意软件变种,这让传统的基于签名的恶意软件检测方法失效。
大模型革新网络安全:是矛,也是盾
据其介绍,使用生成式AI,能够比常见的FUZZ工具在生成语法和逻辑结构上更加复杂和隐蔽地攻击Payload,其中一部分已经能够绕过当前针对FUZZ工具的检测手段。同样,生成式对抗网络(GANs)也可以用来生成复杂的恶意软件变种,这让传统的基于签名的恶意软件检测方法失效。
大模型革新网络安全:是矛,也是盾
据其介绍,使用生成式AI,能够比常见的FUZZ工具在生成语法和逻辑结构上更加复杂和隐蔽地攻击Payload,其中一部分已经能够绕过当前针对FUZZ工具的检测手段。同样,生成式对抗网络(GANs)也可以用来生成复杂的恶意软件变种,这让传统的基于签名的恶意软件检测方法失效。