合成图关键词检索结果

新的AI技术创建合成图像以跟踪昂贵的入侵植物

New AI technique creates synthetic images to track costly invasive plants

一家工厂每年花费3500万美元的美国牧场主。现在,一组研究人员正在使用人工智能来控制它。

DuckDuckgo让用户过滤AI生成的图像

DuckDuckGo låter användare filtrera AI-genererade bilder

DuckDuckgo推出了许多用户渴望的新功能。现在,以隐私为重点的搜索引擎允许用户从搜索结果中过滤AI生成的图像。这是对互联网被人工智能创建的所谓“ AI Slop”质量图像所淹没的。 AI图像过滤器使用开源块来减少搜索结果中的合成图像。 […] DuckDuckgo的帖子让用户可以过滤AI生成的图片,首先出现在AI新闻中。

美国宇航局望远镜在情人节前送来恒星花束

NASA telescopes deliver stellar bouquet in time for Valentine's day

一束盛开的数千颗星星已经到来。这张合成图像包含有史以来最深的 X 射线图像,描绘了壮观的恒星形成区域 30 Doradus。

巴黎摄影师拍摄出比例完美的非凡“行星游行”肖像

Parisian photographer produces phenomenal, perfectly-proportioned 'planetary parade' portrait

一位法国天文摄影师最近在一个晚上拍摄了月球、金星、火星、木星、土星、天王星和海王星的照片,并将它们重新排列,形成一幅引人注目的合成图像。每个“行星巡游”成员都以相同的放大倍数拍摄,这意味着它们的比例完美。

美国宇航局揭示宇宙圣诞树和天体花环照亮恒星诞生

NASA Reveals Cosmic Christmas Tree and Celestial Wreath Illuminating Star Birth

一张类似圣诞花环的新图像捕捉到了年轻的恒星照亮浓密的黑暗尘埃云。该图片展示了 NGC 602,这是小麦哲伦星云中的一个星团,小麦哲伦星云是银河系附近的星系。该合成图结合了钱德拉(以红色显示)的 X 射线数据和詹姆斯韦伯太空望远镜的红外数据 [...]

本周太空照片:日冕在连续日食期间绽放

Space photo of the week: The sun's corona blooms during back-to-back solar eclipses

合成图像揭示了太阳日冕在 2023 年和 2024 年从一次日全食到另一次日全食的变化,当时太阳活动开始达到顶峰。

让光明照耀!扩散模型和重新点亮的未来

Let There Be Light! Diffusion Models and the Future of Relighting

在这篇关于场景编辑的深入博客中,了解尖端扩散模型如何处理重新照明、协调和阴影消除。照片由 Brian Aitkenhead 在 Unsplash 上拍摄。重新照明是在给定输入场景的情况下,在指定的目标照明条件下渲染场景的任务。这是计算机视觉和图形学中的关键任务。然而,这是一个不适定问题,因为场景中物体的外观是由光源、几何形状和表面材料属性等因素之间的复杂相互作用产生的。这些相互作用产生了歧义。例如,给定一个场景的照片,物体上的黑点是由于照明投射的阴影造成的,还是材料本身的颜色很暗?区分这些因素是有效重新照明的关键。在这篇博文中,我们讨论了不同的论文如何通过扩散模型解决重新照明问题。重新照明包含

经典航空电视:METARmaps 的持久吸引力

Classic Aero-TV: The Enduring Appeal of METARmaps

来自 2023 年(YouTube 版):艺术与信息的交汇处 METARmaps 由飞行员、飞机拥有者和企业家 Richard Freilich 开发,是视觉艺术与实时气象观测的融合,体现在独特而实用的墙面装饰中。METARmaps 由 VFR 分区图(或部分、合成图或集合)的精心再现组成,其中装有微型处理器,可控制 LED 灯的照明和颜色,这些 LED 灯代表图表地理边界内的 METAR 报告机场。主题 LED 描绘了所代表机场的一般实时天气状况。

“非凡”的日食图像和令人惊叹的“海豚头星云”跻身 2024 年年度天文摄影师奖得主之列

'Exceptional' eclipse image and stunning 'Dolphin Head nebula' among 2024's Astronomy Photographer of the Year winners

一张显示贝利珠的日环食合成图获得了 2024 年年度天文摄影师大赛的最高奖项。

StableRep:改变 AI 的学习方式

StableRep: transforming how AI learns

StableRep 模型通过利用合成图像增强了人工智能训练。通过文本提示生成不同的图像,它不仅解决了数据收集挑战,还提供了更高效、更具成本效益的训练替代方案。

使用SynthId

Identifying AI-generated images with SynthID

新工具有助于水印并识别Imagen创建的合成图像

使用 SynthID 识别 AI 生成的图像

Identifying AI-generated images with SynthID

新工具有助于为 Imagen 创建的合成图像添加水印和识别

使用SynthId

Identifying AI-generated images with SynthID

新工具有助于水印并识别Imagen创建的合成图像

使用SynthId

Identifying AI-generated images with SynthID

新工具有助于水印并识别Imagen创建的合成图像

使用SynthId

Identifying AI-generated images with SynthID

新工具有助于水印并识别Imagen创建的合成图像

使用强化学习训练扩散模型

Training Diffusion Models with Reinforcement Learning

使用强化学习训练扩散模型replay扩散模型最近已成为生成复杂高维输出的事实标准。您可能知道它们能够制作令人惊叹的 AI 艺术和超逼真的合成图像,但它们也在药物设计和连续控制等其他应用中取得了成功。扩散模型背后的关键思想是将随机噪声迭代地转换为样本,例如图像或蛋白质结构。这通常被激发为最大似然估计问题,其中模型被训练以生成尽可能接近训练数据的样本。然而,扩散模型的大多数用例并不直接与匹配训练数据有关,而是与下游目标有关。我们不只是想要一张看起来像现有图像的图像,而是一张具有特定外观的图像;我们不只是想要一个物理上合理的药物分子,而是想要一个尽可能有效的药物分子。在这篇文章中,我们展示了如何使用