通义千问720亿参数大模型开源丨AIGC大事日报

论文的核心思想是训练两个扩散模型,不仅估计目标真实分布的评分函数,还估计伪造分布的评分函数。方法类似于生成对抗网络(GANs),即通过同时训练评论家和生成器来最小化真实分布和伪造分布之间的差异,但不同之处在于训练不涉及可能导致不稳定的对抗博弈,并且评论家模型可以充分利用预训练扩散模型的权重。项目地址:tianwei...

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...

一键实现图像、视频卡通化,GAN又进化了

此处也定义了一个D_t判别器,来判断经过F_rcs后的输出是来自生成器生成的还是动漫图。如下所示:总的损失函数如下:其中TV损失是为了降低总方差,可以促进生成图像的平滑,并减轻高频的噪音。公式如下:content的损失是为了让经过生成器后的真实图语义不变,这里也用到了预训练后的VGG。实验本文算法是基于tensorflo...

微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于生成对抗网络(GAN)的多模态全息...

通过迭代训练生成器和判别器,提高生成器生成逼真融合图像的能力,同时提高判别器正确区分真实图像和融合图像的能力损失函数是生成对抗网络的关键组成部分,它用于衡量生成器和判别器之间的竞争结果。损失函数通常包括两部分:生成对抗损失和感知损失。生成对抗损失鼓励生成器生成逼真的全息图像,而感知损失使融合后的全息图像保...

文本生成图像?Google 推出 Imagen 新系统

Google推出Imagen:文本到图像的工具这个被称为文本到图像的系统,利用了机器学习和人工智能技术。在实践中,生成器从一个庞大的照片数据库中提取照片,并且创造出令人惊讶的组合。这背后是文本输入的语义内容与相关的图片之间存在密切的关联性。这种由文本到图像扩散模型定义的做法允许对内容进行组合:系统通过添加内容和平...

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?

超越BigGAN,DeepMind提出「史上最强非GAN生成器」VQ-VAE-2

GAN利用生成器和判别器来优化minimax目标函数,前者通过将随机噪声映射到图像空间来生成图像,后者通过分辨生成器生成的图像是否为真来定义生成器的损失函数。大规模的GAN模型已经可以生成高质量和高清晰度的图片。然而,众所周知,GAN生成的样本并不能完全捕捉真实分布中的多样性。另一方面,针对生成对抗网络的评价...

谷歌AI一键生成定制版3D游戏神兽 可在线体验

基于GAN的生成模型ChimeraPainter,是一种机器学习(ML)模型。为了可以生成高质量且任意组合的怪兽形象,研究团队向模型提供数千张生物图像,并标记了如爪,腿,腿,眼睛等特殊部位,以供模型进行训练。该模型的训练过程利用的仍然是生成式对抗网络(GAN),GAN我们已经非常熟悉,它可以基于两个卷积神经网络:生成器和判别器...

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...

不用再找换脸教程了,飞桨PaddleGAN给你一键式体验

生成网络提供两种可选的网络结构:Unet网络结构和普通的encoder-decoder网络结构。网络利用损失函数学习从输入图像到输出图像的映射,生成网络损失函数由GAN的损失函数和L1损失函数组成,判别网络损失函数由GAN的损失函数组成。生成器的网络结构如下图所示。CycleGAN...