爱范儿

从配色到设计,从处理器到系统,还有「第一个可跨第三方应用的AI智能体」……赵明如数家珍地畅谈着Magic7系列的亮点。亮点之外,赵明还有更美好的愿景:我们希望每个人通过荣耀的AI手机Magic7,用户能有更好的心情和更自由的体验。10月30日,荣耀Magic7系列旗舰新品正式发布。让我们一起「趁...

从混合专家MoE到混合注意力MoA,Snap提出全新个性化图像生成框架

MoA还具有一个关键特性,即将个性化信息转换为文本提示中的视觉词元,这可以使得MoA能够无缝地处理多个个性化目标,充分利用预训练模型对文本的理解能力,从而生成具有丰富互动和上下文关系的图像。二、本文方法本文的整体框架如下图所示,MoA仍然遵循文本到图像生成扩散模型的基础架构,即使用DiffusionU-Net,由序列化的Trans...

扩散模型的技术原理和应用价值|算法|模态|动力学|神经网络|视频...

更重要的是,正向扩散形成的高噪声状态构成了后续逆向扩散(即去噪还原过程)的起始点,二者形成的往返循环促使模型深入学习并精确重构真实数据特征,从而在图像生成和复杂数据处理任务中发挥关键作用。3.反向扩散过程反向扩散过程是扩散模型中的另一翼,与正向扩散形成巧妙的对偶,其核心在于从纯粹的噪声数据中逆向提炼、再...

一种新兴的身份识别技术:手部静脉识别

实验表明,该方法可以逐步恢复低曝光静脉图像的亮度信息和对比度,图像的视觉效果和定量指标都得到提高;细节增强模块可以弥补处理过程中的细节信息丢失问题,增强了静脉拓扑结构和一些较细的静脉血管信息;使用经典的静脉识别框架VGG16对增强前后的静脉图像进行识别,识别率得到显著提升。▲不同算法对比实验结果(Data-2数...

扩散模型的图像压缩:基于Stable Diffusion的有损压缩编解码器

色调的抖动会引入了噪声使解码结果失真。但由于扩散模型是基于潜波的去噪，所以可以使用U-Net来去除抖动带来的噪声。经过4次迭代，重构结果在视觉上非常接近于未量化的版本:左：抖动后，中:4个去噪步骤，右:真实图像数据大小的极大减少了(压缩系数为155倍)，结果非常好，但是我们也看到心脏符号上新增了光泽阴影，这...

Facebook视频“整容”滤镜,助你逃避人脸识别

在这种身份消除任务中,作者会使用一张目标图像,这可以是视频中的人的任何图像(www.e993.com)2024年11月5日。然后该方法会拉远输出视频的人脸描述量与该目标图像的人脸描述量之间的距离。这有助于该方法的应用,使其能被应用于实时视频。在实验中,作者没有使用输入帧,以展示该方法的通用性。为了编码目标图像,作者使用了一个经过预训练的人脸分类...

「名词解释」影像战略发布会

3.4-vivo自研图像处理单元作用:带来了全新的算法效果。比如AI-NR降噪算法。结合新的硬件能力,vivo把V1+的NR算法做了AI化的升级,通过AI运算,带来了更好的夜景画面细节,夜景降噪效果提升了20%(vivo实验室)。再比如HDR影调融合(Tonemapping)算法,配合电影级的3DLUTs色彩风格,可以满足专业用户的一级整体调...

“名词解释”影像战略发布会

有高宽容度的特点,这是源于它记录了大量的原始数据,因此用户可以在原始数据所记录的范围内做自由调整,实现照片的美化及校正处理。4.3-光学超分算法-画质技术手机因为体积限制,导致在光学上做了一些妥协。以潜望摄像头为例,原始图像经过镜头之后会损失50%的信息。为了改善这种现象,vivo研发了“光学超分算法”,...

Facebook视频「整容」滤镜助你逃避人脸识别:熟人认得出,但AI不能

在这种身份消除任务中,作者会使用一张目标图像,这可以是视频中的人的任何图像。然后该方法会拉远输出视频的人脸描述量与该目标图像的人脸描述量之间的距离。这有助于该方法的应用,使其能被应用于实时视频。在实验中,作者没有使用输入帧,以展示该方法的通用性。为了编码目标图像,作者使用了一个经过预训练的人...