CES亮点:AI赋能与产业创新|DALL-E 3、SD等20+图像生成模型综述
在实践中通常利用IS评估真实性,而FID则用来评估多样性。3、CLIPScoreOpenAI发布的CLIP模型包含图像和文本编码器,主要目的是实现图文特征的匹配。其工作方式是分别提取文本和图片的嵌入值计算相似性,距离大则说明相似性低,图片和文本不相关。4、DrawBench在Imagen中,Google提出DrawBench,是一个全面且具有挑战...
学习GAN模型量化评价,先从掌握FID开始吧
FrechetInception距离得分(FrechetInceptionDistancescore,FID)是计算真实图像和生成图像的特征向量之间距离的一种度量。FID从原始图像的计算机视觉特征的统计方面的相似度来衡量两组图像的相似度,这种视觉特征是使用Inceptionv3图像分类模型计算的得到的。分数越低代表两组图像越相似,或者说二者的统计量越相似,...
ICCV 2019 最佳论文《SinGAN:从单张自然图像学习生成式模型》中文...
在这方面最相关的工作是[48],其中定义了一个双向的patch相似性度量,并对其进行了优化,以保证处理后的图像patch与原始图像的patch是相同的。在这些工作的激励下,在这里,我们展示了如何在一个简单的统一学习框架中使用SinGAN来解决各种图像处理任务,包括从单个图像到图像的绘制、编辑、协调、超分辨率和动画。在这些情况...
还不如GAN!谷歌、DeepMind等发文:扩散模型直接从训练集里「抄」
下面是研究人员定义的一个基于图像相似性度量的记忆。如果一个生成的图像x,并且与训练集中多个样本之间的距离(distance)小于给定阈值,那么该样本就被视为从训练集中得到的,即EideticMemorization.然后,文中设计了一个两阶段的数据抽取攻击(dataextractionattack)方法:1.生成大量图像第一步虽然很简单,但计算...
在CVPR 2021上赢10万美金奖金的秘籍!
在ImageNet分类任务上,近年来出现了多种评测模型在不同场景下鲁棒性的衍生数据集,这些数据集都没有限制改动图像和原图之间的相似性,而是要求攻击图像更贴近现实世界存在的噪声。本次比赛的目的是更贴近实际攻击性更强的生成无限制对抗扰动的方式。同时通过多种无限制攻击测试帮助理解当前深度模型脆弱之处并构建更鲁棒...
万字长文解读GAN:从基本概念、原理到实际应用
不相等(严格来说,距离度量方式必须具备对称性,所以散度不是一种距离度量方式,不过此处不去刻意关注这一点,直接把散度也作为一种距离度量方式,下文也是如此)(www.e993.com)2024年9月19日。LSGAN上面提到,LSGAN是f-divergence中时的特殊情况。具体来说LSGAN的Loss如下:
两个指标让GAN训练更有效
将Inception分数(IS)[46]和Fr??echetInception距离(FID)[22]作为与生成图像视觉质量相关的临时指标。IS通过计算图像产生的(logit)响应和边际分布(即在ImageNet上训练出来的Inception网络生成的全部图像的平均响应)之间的KL散度衡量生成图像的质量。换句话说,IS无法与目标分布的样本进行比较,仅...