Nya diffusionsmodeller lånar teknik från AI-bildsyntes för 10x hastighetsökning
扩散模型是一种生成的AI技术，它不是依次生成文本，制作自动回归模型，而是从创建文本的粗略草图并在几轮中进行了完善。这种方法的使用包括两个主要步骤：首先将模型高斯噪声添加到输入中，然后学会通过[…]新的扩散模型从AI Image Synthesis中借用10倍速度增加的新扩散模型首先出现在AI新闻上。
计算机视觉中 GAN 的第五篇文章系列 - 我们讨论了对抗训练中用于无条件图像生成的自我监督以及高分辨率图像合成中的层内规范化和风格融合。
GANs in computer vision - Conditional image synthesis and 3D object generation
计算机视觉中的 GAN 系列的第二篇文章 - 更深入地了解生成对抗网络、模式崩溃、条件图像合成和 3D 对象生成、配对和非配对图像到图像生成。
EC-DIT: Scaling Diffusion Transformers with Adaptive Expert-Choice Routing
扩散变压器已被广泛用于文本对图像合成。在将这些模型扩展到数十亿个参数显示出希望的同时，超越当前尺寸的缩放的有效性仍然没有充满挑战和具有挑战性。通过明确利用图像世代的计算异质性，我们开发了一个新的Experts（MOE）模型（MOE）模型（EC-DIT），用于具有专家选择路由的扩散变压器。 EC-DIT学会了适应性地优化分配的计算以了解输入文本并生成相应的图像补丁，从而实现异质性…
The Road to Better AI-Based Video Editing
视频/图像合成研究部门定期输出视频编辑*架构，在过去的九个月中，这种性质的郊游变得更加频繁。也就是说，由于核心挑战是重大的，因此大多数仅代表着最新技术的增量进步。但是，本周中国和日本之间的新合作[…]在Unite.ai上首次出现了基于AI的视频编辑的道路。
A Personal Take On Computer Vision Literature Trends in 2024
大约五年来，我一直在 Arxiv 和其他地方持续关注计算机视觉 (CV) 和图像合成研究领域，因此趋势随着时间的推移变得明显，并且每年都会朝着新的方向转变。因此，随着 2024 年接近尾声，我认为有必要看看一些新的或不断发展的 […] 文章《个人对 2024 年计算机视觉文献趋势的看法》首先出现在 Unite.AI 上。
Deep learning in MRI beyond segmentation: Medical image reconstruction, registration, and synthesis
除了分割之外，深度学习如何彻底改变医学图像分析？在本文中，我们将看到医学成像中的几个有趣应用，例如医学图像重建、图像合成、超分辨率和医学图像配准
