千万IP创科普丨必知!5大深度生成模型!
GAN(生成对抗网络)算法原理:GAN由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的假数据,而判别器的任务是区分输入数据是真实数据还是生成器生成的假数据。二者通过相互竞争与对抗,共同进化,最终生成器能够生成非常接近真实数据的样本。训练过程:判别器接受真实数据和...
必知!5大AI生成模型
GAN(生成对抗网络)算法原理:GAN由两部分精心构建:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的使命是创造出与真实数据难以分辨的假数据,而判别器的职责是明察秋毫,判断输入的数据是源自真实世界还是生成器的伪造品。二者在相互的较量和合作中共同进步,直至生成器能够创作出几乎与真实数据无异的样本。训练流...
生成式人工智能信息内容审核机制构建研究
基于前述分析,可以对生成式人工智能信息内容审核机制构建进行适当取舍:一方面,对于生成式人工智能带给网络信息内容的积极效应,应当鼓励与促进,基于来自市场的有效信息,发现技术运行中存在的诸多问题,提升治理的精准度和规制的针对性,从而更好地处理政府与平台、平台与用户的关系;另一方面,基于网络信息内容安全风险的复杂性...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
用于处理生成式人工智能的最突出框架包括生成对抗网络和基于转换器的生成式预训练模型。Gartner在6中给出了生成人工智能的定义:从模型中人工制品的表示中学习并生成具有类似特征的新人工制品的人工智能技术。并且如图2所示,具有如下的包含结构:生成人工智能包括所有基础模型基础模型包含各种大语言模型(LLMs)Cha...
一文了解生成式AI视频
因此,研究者提出了:窗口注意力潜在Transformer(W.A.L.T):一种基于Transformer的潜在视频扩散模型(LVDM)方法。也可以说是:Transformer与DiffusionModel并存WALT是与李飞飞老师和其学生合作的项目,WALT基于diffusion,但也使用了transformer。可谓是融合了扩散模型的优势和Transformer的强大功能。在这种...
基于生成对抗网络的图像修复与恢复算法研究
传统方法:传统的图像修复算法主要基于插值、边缘填充等技术,往往难以处理复杂的损坏情况,并且容易引入人工痕迹(www.e993.com)2024年10月23日。三、基于生成对抗网络的图像修复与恢复算法研究GAN在图像修复中的应用:生成对抗网络通过学习图像的高级特征和潜在分布,可以实现对不同类型的损坏图像进行精准的修复和恢复。
复旦类脑智能科技研究院2023年科研成果汇编
近二十年,物理学启发的网络科学方法在研究复杂的大脑结构与动力学现象领域得到了广泛的应用;而神经科学也发展到能够从复杂系统的视角,审视和分析大脑的结构规律和功能原理。本综述系统描述并讨论了大脑的结构、功能网络的表征,包括网络科学的主要概念与分析方法,以及使用这些方法研究斑马鱼和人类大脑结构与功能网络的进展,...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
5、地理覆盖范围有限:构建高精度地图需要大量的人力和物力资源。因此,在初期阶段,高精度地图主要覆盖城市和主要道路网络,而较偏远地区和农村地区的地图数据可能相对不完整。这是由于数据采集困难、覆盖范围较小以及资金和资源限制等因素导致的。这限制了自动驾驶车辆在广泛地理区域内的应用和普及。
ECCV 2024 | 南洋理工三维数字人生成新范式:结构扩散模型
三维数字人生成和编辑在数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域有广泛应用。传统三维数字人制作往往费时耗力,近年来研究者提出基于三维生成对抗网络(3DGAN)从2D图像中学习三维数字人,极大提高了数字人制作效率。这些方法往往在一维隐向量空间建模数字人,而一维隐向量无法表征人体的几何结构和语义信息,因此限制了其...
...建模的Graph Transformer生成对抗网络在建筑布局生成中的应用
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发布最新研究成果,提出了一种全新的GraphTransformer生成对抗网络(GraphTransformerGenerativeAdversarialNetwork,简称GTGAN),用于解决具有图约束的建筑布局生成任务。该研究成果在公域及私域空间的布局规划及设计等领域拥有广泛的应用前景,已被人工智能领域顶级学术...