XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可控
可控图像合成，属性分解...
*通讯作者邮件：mksamy14@yahoo.com与属性分解的GAN（AD-GAN）提出了一个新颖的生成对抗网络框架，可通过将属性分解为单独的组件来促进对图像合成的精确控制。该模型引入了一种创新的解开图像属性的方法，可以在不影响他人的情况下对特定特征进行单独修改。通过利用属性分解的表示形式，Ad-Gan有效地隔离了面部图像中的各种元素，例如姿势，表达和身份，从而能够生成高度逼真和可定制的图像。这种方法可显着提高图像生成任务的灵活性和准确性，使其成为需要详细属性操作的应用程序的宝贵工具。关键字：图像合成，gan，网络1。引言近年来，生成的对抗网络（GAN）已成为图像合成的有力框架，从而能够生成高质量的，逼真的图像。尽管具有令人印象深刻的功能，但基于GAN的图像合成中的重大挑战之一是对生成图像的特定属性进行细粒度的控制。传统的gan体系结构经常纠缠着各种属性，因此很难在不无意中改变其他属性的情况下修改一个属性。
可控3R诱导症及其...
分层的过渡金属二分法（TMDS），不仅由多种化合物的组合，而且还具有丰富的晶体结构而爆发了许多可能性。探索新材料，确定其结构和特性一直是材料科学中的原始动机。在这里，我们报告了具有三层堆叠序列（3R）的稀有Tase 2的合成和附魔超导性。环境压力化学蒸气沉积（CVD）策略已用于实现纯3R-Tase 2。低温传输数据显示，在3R-Tase 2中，高超导过渡温度（T C）为1.6 K，这显着高于两层堆叠序列（2H，H：HEXAGONAL）相。结果表明，T C对层堆叠顺序相当敏感，并确认3R在Tase 2中的2H上强烈优选超导性。这项工作证明了一个独特的3R相平台研究超导性能的综合，并提供了有关操纵晶体结构的新见解，以访问超高t c。
多模式可控扩散模型的调查
抽象扩散模型最近成为强大的生成模型，在跨域中产生了高保真样本。尽管如此，他们仍面临两个关键挑战，包括改善时必的迭代生成过程以及控制和控制生成过程。现有的调查提供了扩散模型进步的广泛概述。但是，它们缺乏全面的覆盖范围，专门针对可控生成的技术。本调查旨在通过在扩散模型中对可控生成进行全面且连贯的审查来解决这一差距。我们为扩散模型提供了定义受控生成的详细分类学。可控的生成是根据公式，方法和评估指标分类的。通过列举用于增强控制的方法的方法范围，我们旨在将可控的扩散生成作为一个独特的子场保证专用焦点。在这项调查中，我们将最新结果与之相关，提供了对控制可容纳扩散模型产生的专门处理，以及大纲限制和未来的方向。为了证明适用性，我们突出显示了用于主要计算机视觉任务应用程序的可控扩散技术。通过巩固可控扩散模型的方法和应用，我们希望能在可靠且可扩展的可控生成中催化进一步的创新。
补充材料，用于“可控抑制SR 2 RUO 4中非常规超导性的可控材料
To determine the thickness of the Sr 2 RuO 4 /NdGaO 3 (110) film, we used a lab-based x-ray diffractometer (Rigaku) and Cu-K α radiation to measure x-ray diffraction (XRD) data at room temperature along the specular crystal trun- cation rod of the Sr 2 RuO 4 thin film/NdGaO 3 substrate, as shown in图s2（a）。从纤维晶体中具有有限尺寸的相干散射，沿平面外方向产生特征性的干扰条纹，即在围绕每个原发性纤维峰的固定强度中，即sec- ondary maxima和minima。这些条纹之间的间距与Crystallites中的层总数成反比；同时，每个结晶石中层之间的平均平面间间距C/ 2确定每个主要纤维峰沿 div>中心的何处
具有可控资产的可再生能源社区的优化控制
简介：具有可控资产（例如电池）的可再生能源社区 (REC) 的控制可以形式化为最优控制问题。本文提出了一种通用公式来处理此类问题，即使用重新分配密钥重新分配社区成员产生的电力。这些密钥代表分配给每个社区成员的本地电力生产盈余（即社区内产生但未被任何社区成员消费的电力）的份额。这种形式化使我们能够共同优化可控资产和重新分配密钥，从而最小化成员电费的总价值。方法：为了执行此优化，我们提出了两种算法，旨在以滚动式方式解决最优开环控制问题。此外，我们还提出了另一种近似算法，该算法仅优化可控资产（而不是同时优化可控资产和重新分配密钥）。我们在可再生能源社区控制问题上测试这些算法，这些问题由合成数据构建，灵感来自 REC 的真实案例。结果：我们的结果表明，当同时优化可控资产和重新分配密钥（即提出的前两种算法）时，成员电费的总价值会大大降低。讨论：这些发现强烈主张，在控制可再生能源社区等能源系统时，需要采用更全面的算法，从传统（非常精细）控制角度和更大的经济角度对其进行共同优化或联合优化。
通过生物可控刚度的软气动执行器……
软机器人是为了解决传统机器人在处理人和精密生物物品时的局限性而创建的。[1-4] 软气动执行器（SPA）的工作原理是将调节的正压或负压注入柔性结构内的密封腔中。这些执行器可以弯曲、扭曲、伸展或收缩。[5] 执行器对施加压力的反应取决于腔体的材料和形状。执行器的几何形状或多材料分布可以在更广泛的意义上得到改进。软执行器和机器人的自主设计可能受益于优化壁厚和改变腔体结构。由于软机器人固有的柔顺性，软执行器可以产生相对被动的变形，并根据被处理的物体的形状进行修改。[6] 因此，腔体对弯曲和驱动的影响对于增强软执行器的能力至关重要。此外，有限元法 (FEM) 还可用于改进软机器人，预测其运动，并消除制造后出现的问题。[7] 人们已经采用了各种各样的新开发来提高软机器人的效率，并且已经使用了许多新设计来实现软机器人执行器的多功能性和增强的适应性。[8 – 13]
可控文本到图像合成，适用于多模态 MR 图像
近年来，生成模型取得了重大进展，尤其是在文本到图像合成领域。尽管取得了这些进展，但医学领域尚未充分利用大规模基础模型的功能来生成合成数据。本文介绍了一种文本条件磁共振 (MR) 成像生成框架，解决了与多模态考虑相关的复杂性。该框架包括一个预先训练的大型语言模型、一个基于扩散的提示条件图像生成架构和一个用于输入结构二进制掩码的附加去噪网络。实验结果表明，所提出的框架能够生成与医学语言文本提示一致的逼真、高分辨率和高保真的多模态 MR 图像。此外，该研究根据文本条件语句解释了生成结果的交叉注意力图。这项研究的贡献为未来文本条件医学图像生成的研究奠定了坚实的基础，并对加速医学成像研究的进步具有重要意义。
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。