生成式人工智能在加强数字防御的作用
生成式人工智能通过其学习和生成能力,为网络安全提供了新的视角和解决方案。它在以下几个方面增强了数字防御:异常检测和威胁追踪生成式AI能够理解和学习系统内的正常行为模式,使其成为识别可能预示违规的偏差的熟练工具。通过深度学习模型,如生成对抗网络(GAN)和变分自动编码器(VAE),生成式AI可以从庞大的数据集中学习...
特斯联研发突破:基于图掩码建模的Graph Transformer生成对抗网络...
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...
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
本文将对几种常用的深度生成模型进行详细介绍,分析不同生成模型的原理差异及联系:VAE(变分自编码器)、GAN(生成对抗网络)、AR(自回归模型如Transformer)、Flow(流模型)和Diffusion(扩散模型)。VAE(变分自编码器)VAE是在自编码器的基础上,融合了变分推断和贝叶斯理论,旨在学习一个能够生成与训练数据相似样本的模型。
每日数码科普之四:AI生成图片与视频 从科幻到现实
生成对抗网络(GAN):GAN由IanGoodfellow在2014年提出,成为了AI生成图片和视频的核心技术之一。生成器负责生成新的图片或视频片段,而鉴别器则负责区分这些生成内容与真实内容。通过不断的训练,生成器能够生成越来越逼真的图像和视频。扩散模型(DiffusionModels):另一种新兴的技术是扩散模型,它在AI生成图片中得到...
汉仪股份取得基于对抗生成网络的字体替换专利,使用对抗生成网络来...
本公开使用对抗生成网络来对字体进行替换,输入图像需要擦除的字体区域和想要替换的新字体,通过生成网络直接生成替换了新字体之后的图像,且生成的新图像中的文字特效与原图保持一致,步骤简单,速度快(www.e993.com)2024年10月23日。本文源自:金融界作者:情报员
工商银行申请基于生成对抗网络的图片去模糊方法及装置专利,提高了...
金融界2024年3月2日消息,据国家知识产权局公告,中国工商银行股份有限公司申请一项名为“基于生成对抗网络的图片去模糊方法及装置“,公开号CN117635480A,申请日期为2023年10月。专利摘要
“AI”科普丨超详细整理,一文彻底搞懂生成对抗网络(GANs)原理
GAN(生成对抗网络)已经彻底革新了机器学习领域,使计算机能够生成极为逼真的数据,如图像、音乐,甚至是文本。GAN是一类旨在生成逼真数据的机器学习模型。无论是制作栩栩如生的图像、编写引人入胜的音乐,还是生成令人信服的文本,GAN都有着惊人的能力,仿佛具有模拟人类创造力。
...视频图像鉴真工作站已经支持扩散模型,对抗网络等生成的视频和...
答:AI-3300“慧眼”视频图像鉴真工作站已经支持扩散模型,对抗网络等生成的视频和图像的检测和鉴定,并具备出具鉴定报告文书的能力。6.AI-3300“慧眼”视频图像鉴真工作站产品添加了文生视频的识别功能之后,成本和定价是否会有所变化?答:研发投入会增加,但同型号产品的定价暂时不会变化。升级后新产品的定价可能会根...
生成对抗网络(GAN):“左右互搏”的卷王
生成对抗网络(GAN)是一个很有意思的深度学习算法,被广泛应用在AI换脸、风格迁移等场景。一、基本原理生成对抗网络(GAN)的基本原理是通过两个神经网络,即生成器(Generator)和判别器(Discriminator)的相互对抗来进行学习。生成器试图生成尽可能真实的数据以欺骗判别器,而判别器则试图尽可能准确地区分出真实数据和生成...