AIGC图像生成:继续探索技术与人文的交汇点 | 社会科学报

CLIP模型是联合视觉语言模型,通过转换器架构和视觉组件在文本和图像数据上训练,可以有效处理文本和图像之间的关联。目前市面上主流的AIGC图像软件,如Midjourney、DALL-E等应用都使用CLIP作为多模态大型语言模型。生成式预训练GPT-4是OpenAI的多模态大型语言模型,其指令不仅限于自然文本语言,还接收图像或文本与图像的组合...

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

类别条件生成常用于图像生成领域,ImageNet是其常见的实例,主要用于图像分类任务,拥有1000个类别标签。在生成图像时,可以指定对应的类别标签,让模型按照类别进行图像生成。2)文本条件生成文本条件生成是目前最流行的图像生成方法,其模型可根据输入的自然语言描述来生成相应的图像。3)位置条件当对图像的物体布局或主...

有效处理空间和光谱维度信息!西电博士后朱春宇在国际顶级期刊发表...

研究针对现阶段高光谱与多光谱遥感图像融合方法以离散方式实现像素级融合而导致融合精度不足的现状,提出一种新颖的隐式Transformer融合生成对抗网络(ITF-GAN),利用连续函数捕捉图像特征,设计了引导式隐式采样模块并引入生成对抗框架,实现离散融合转换为连续域感知,提高了融合精度。点击上图或“阅读原文”查看论文原文在...

“AI”科普丨超详细整理,一文彻底搞懂生成对抗网络(GANs)原理

如果仔细观察生成器和鉴别器网络,会发现生成器网络是一个倒置的ConvNet,从压平的向量开始,然后图像被放大,直到它们与训练数据集中的图像具有相似的大小。三:深度卷积GANs(DCGANs)在2014年的原始GAN论文中,使用多层感知器(MLP)网络构建了生成器和鉴别器网络。然而,从那时起,已经证明卷积层能够增强鉴别器的预测能力...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

8.生成对抗网络GenerativeAdversarialNetwork(GAN)-GAN由两个网络组成:生成器和鉴别器。它们相互“对抗”来提升性能。比如,它们可以用来生成非常逼真的假照片。9.专家系统ExpertSystems-专家系统是AI的早期形式,模拟人类专家的决策能力,用于解决特定问题。例如,医疗诊断系统就是一种专家系统。

"改善标题提升图像生成": OpenAI DALL-E3 论文 精华+完整中文版

首先,OpenAI建立了一个图像标题生成器,它与传统的预测文本的语言模型非常相似(www.e993.com)2024年11月27日。然后,OpenAI使用预训练的CLIP图像嵌入函数F(i)来增强语言模型目标。接着,OpenAI使用上述公式在(t,i)文本和图像对的数据集上联合预训练标题生成器和CLIP以及语言建模目标。然后,OpenAI对标题生成器进行微调,以改进图像生成数据集中的标题。

StabilityAI图像放大API;HuggingFace版Chat|Weekly Summary

▌Farm3D：通过2D重建3D对象Farm3D是一种使用预先训练的2D扩散图像生成器的虚拟监督来学习类别特定的3D重建器以用于动态对象的方法。通过生成重建3D对象的合成视图，并让2D网络评估结果图像的质量，我们的方法产生了一个能够在几秒钟内从给定的图像（真实或生成的）输出可控3D资产的单眼重建网络，适用于像视频游戏这样...

GANs的优化函数与完整损失函数计算

这就相当于说,不是训练生成器最小化图像是假的概率,而是最大化图像是真实的概率。因为在本质上这两种优化方法是相同的,我们可以在图中看到:论文中使用的生成器损失函数是:在实际使用时,编写生成器损失函数通常采用上述公式的负数形式,目的不是使函数最大化而是使其最小化。因为这样就方便了使用Tensorflow等库来...

用超分辨率扛把子算法 ESRGAN,训练图像增强模型

SRGAN是首个支持图像放大4倍仍能保持真实感的框架,科研人员提出了感知损失函数(perceptuallossfunction)的概念,它包括一个对抗损失(adversarialloss)和一个内容损失(contentloss)。SRGAN中生成器和判别器的网络结构所有卷积层都有对应的卷积核尺寸k、特征图数量n及步长s...

超越BigGAN,DeepMind提出「史上最强非GAN生成器」VQ-VAE-2

GAN利用生成器和判别器来优化minimax目标函数,前者通过将随机噪声映射到图像空间来生成图像,后者通过分辨生成器生成的图像是否为真来定义生成器的损失函数。大规模的GAN模型已经可以生成高质量和高清晰度的图片。然而,众所周知,GAN生成的样本并不能完全捕捉真实分布中的多样性。另一方面,针对生成对抗网络的评价...