千万IP创科普丨必知!5大深度生成模型!
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生成器生成的假数据,进行二分类训练,优化其判断真实或生成数据的能力。生成器根据判别器的...
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...
“AI”科普丨超详细整理,一文彻底搞懂生成对抗网络(GANs)原理
GANs是由IanGoodfellow和其他蒙特利尔大学的研究人员,包括YoshuaBengio,在2014年6月的论文《生成对抗网络》中介绍的一种新型神经网络架构。GANs最显著的特点是它们能够创建超现实主义的图像、视频、音乐和文本。GANs有能力从训练图像中学习特征,并利用这些学到的模式想象出它们自己的新图像。例如,图1中展示的图像就是...
...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:根据OpenAI公开的技术报告,Sora采用了扩散模型架构并结合了Transformer网络,创新性提出了对应Token的图像Patch的概念用于训练Sora模型。此外,Sora应用的视频压缩网络技术减少了Transformer架构下高维图像编码带来的高昂计算量。同时,Sora的训练数据涵盖大量视频数据,并且基于OpenAI的DALLE-3模型生成了视频和图像更丰富的描述...
中国科大在生成对抗网络的模式崩溃机理研究取得重要突破
然而,模式崩溃(modecollapse)是生成对抗网络面临的一个重要挑战,即生成样本的多样性明显低于真实样本的多样性,这对进一步应用造成了困扰。由于生成对抗网络及其训练过程的复杂性,涉及多种可能的因素和环节,一直无法明确究竟是何种机理导致模式崩溃的发生。图2:模式崩溃发生的根本机理。
RPX速递:生成对抗网络的有效动力学
生成对抗网络(GAN)是一类包含生成器(generator)和判别器(discriminator)的机器学习模型,它通过两个神经网络间的对抗训练,使生成器学习产生具有与训练样本相同(可能非常复杂)统计的新样本(www.e993.com)2024年10月23日。一种主要的训练失败类型称为模式坍塌(modecollapse),其中生成器无法重现目标概率分布中的模式的全部多样性(diversity)。尽管在GAN方...
ECCV 2024 | 南洋理工三维数字人生成新范式:结构扩散模型
研究者对比了一维与二维latent人体表征效果,发现二维latent可生成高频细节(如衣服纹理及面部表情),加入对抗式学习可同时提高图片质量和保真度。3.4.3结构感知的归一化为提高扩散模型学习效率,StructLDM提出了结构感知的latent归一化技术(structure-alignednormalization),即对每个latent做逐像素归一化。研...
生成式人工智能信息内容审核机制构建研究
摘要:以ChatGPT为代表的生成式人工智能引发的虚假信息泛滥,加强网络信息内容治理成为大势所趋,通过“发展导向型”立法采取有效可行举措鼓励生成式人工智能创新发展,加强内容审核已成为生成式人工智能信息内容平台的刚性需求,需要进行价值考量与制度取舍,嵌入人工智能造成歧视、“风险积聚效应”造成市场秩序混乱和责任配置不明晰...
The Innovation | 解锁药物晶型之谜:机器学习加速有机晶体结构预测
导读有机晶体结构深刻影响化合物的物化性质和生物效应。基于量子力学的预测方法在解决实验难题的同时,高昂的计算成本仍是挑战。本文提出一种机器学习的有机晶体结构预测框架(DeepCSP),通过生成对抗网络和图卷积网络完成晶体结构的生成和评估,实现分钟级的晶体结构预测。
一文了解生成式AI视频
生成式AI视频技术大家可以感受到,上述AI视频的应用可谓是五花八门,但底层的技术不外乎以下3种:GAN、DiffusionModel以及这两年在大模型领域大火的Transformer架构。当然也包括变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)和Diffusion的前身DDPM(DenoisingDiffusionProbabilisticModel),我们这里不详细展开,主要用通俗的语言...