为了获诺奖,AI 不仅要懂物理学,还要懂哲学?
在孔雀图片的例子中,人工智能可能会解释说,它之所以判定图片是孔雀,是因为根据组成尾巴的像素足以做出这样的判定,但任何更小的像素子集都会导致结果是不确定的。孔雀的图像,以及为何将该图像归类为孔雀的因果解释。ReX通过向人工智能模型提供许多与原始图像略有不同的图像,从而从人工智能模型中获得这种因果解释。通...
什么是PCCT的小像素效应?
作者通过使用临床PCCT系统(NAEOTOMAlpha)的UHR模式(在等中心处像素大小为0.2mm)与标准分辨率模式(0.4mm)进行对比,在不同大小的人类腹部模型和猪蹄关节的测量中量化这一小像素效应。在不同的层厚(0.4到4mm)和剂量水平(4到12mGy)下,使用滤波反投影进行了重建,以达到相同的目标空间分辨率,即相同的调制传递函数,使...
追问daily | 自控力是权利的象征;大脑活动的复杂性随胎儿成熟而...
字节最近发布了名为ResAdapter的新型工具,这一创新可有效解决文本到图像模型如StableDiffusion在生成超大分辨率图像时的肢体异常和画面崩坏问题。ResAdapter专为扩散模型设计,可生成任意分辨率和长宽比的图像,与传统的多分辨率生成方法不同,它能直接生成动态分辨率图像,避免了复杂的后期处理和重复的去噪步骤,大幅提高了图像...
ResHDC:为大脑中网格细胞的计算操作提供了可能解释的框架:残差超...
卷积稀疏编码通过最小化以下能量函数E为每个图像I(x,y)学习一组基础函数的字典{??j(x,y)}并推断出一组稀疏潜在表示{Aj(x,y)}:对于我们的对象示例,我们使用MNIST数据集中的10张图像。稀疏编码字典元素在MNIST数据集的一个子集上进行了优化。在为每个图像推断出稀疏码后,我们将其...
极越“汽车机器人进化日”超前体验!
中间列(SOTA)是没有量产,最近刚刚有宣传的代表,参数是业内最好的,性能最高的激光雷达,它对应的参数是这样的。现在极越车上搭载的800万摄像头分辨率、帧率、点频,三者对比大概比例1:8:160,也就是说今天主流NOA是我们1/160,明天最好的激光雷达是我们1/20,这只是可量化的部分。
基于深度学习的去散射技术
在这项工作中,作者基于深度学习的计算成像框架,利用先前的图像信息来进一步提高DEEP的通量,提出的方法被称为DEEP2(www.e993.com)2024年10月23日。从计算成像的角度来看,描述理想图像(x)到观察图像(y)转换的成像过程被称为正向模型(f)。在正向成像过程中,观察到的图像(y)受到图像噪声、低通滤波、像素值量化、子采样和我们案例中的散射等的影响而...
39亿参数模型公开可用,采样速度7倍提升,残差量化生成图片入选CVPR...
RQ-VAE。在上图2中,研究者提出RQ-VAE来精确量化图像的特征图。RQ-VAE也是由VQ-VAE的编解码器架构组成,不过VQ模块被上面的RQ模块所取代。具体而言,深度为D的RQ-VAE将特征图Z表示为代码M??[K]^H×W×D的堆叠图,并提取了,成为d??[D]的深度为D的量化特征图,...
扩散模型的图像压缩:基于Stable Diffusion的有损压缩编解码器
通过将潜在项量化到8位,图像表示的数据大小现在是64*64*4*8位=16kB(真实图像为512*512*3*8位=768kB)将潜在对象量化到8位以下并没有产生好的结果,但通过重整色调和抖动来进一步量化它们却出乎意料地好。使用256个4*8位向量和Floyd-Steinberg抖动的潜在色调创建了一个色调表示。使用256的色调用单个8位...
文本生成图像这么火,你需要了解这些技术的演变
OpenAI于2022年4月6日发布了DALL·E2系统。DALL·E2系统比原来的DALL·E显著提升了结果。它生成的图像分辨率提高了4倍(与原来的DALL·E和GLIDE相比),现在高达1024×1024像素。DALL·E2系统背后的模型称为unCLIP。
如此逼真的高清图像居然是端到端网络生成的?GANs 自叹不如 | ICCV...
作者们也通过AmazonMTurk众包平台平台进行了量化对比测试:每次给被试者提供两张图像,一张来自CRN,一张来自其它网络,看看他们有多高的比例认为CRN的图像更真实。结果非常有说服力,只有采用了相同的损失函数的全分辨率网络取得了与CRN接近的成绩。这首先说明了作者们选择的损失函数效果非常好,准确地训练出了...