此外,一些子集包含监督或无监督学习。监督学习使用“生成式人工智能是一种人工智能,它基于从现有数据中学习到的模式创建新的内容,例如图像、文本、音乐甚至代码。生成式人工智能模型产生的新输出是连贯的,并且通常针对特定任务量身定制。该技术包括各种模型类型,例如生成对抗网络 (GAN) 和大型语言模型 (LLM)。大型语言模型(如 OpenAI 的 GPT)通过预测单词序列来生成文本,并根据大量数据集制作响应。生成式人工智能广泛应用于图像合成、对话代理和内容创建等领域,通过大规模实现创造性、自动化生产来改变行业。从大型、未标记和非结构化数据集中提取特征,并制作 ScriptString.AI
1.引言多光谱图像通常提供互补信息,如可见光波段图像和红外图像(近红外或长波红外)。有强有力的证据表明,融合的多光谱图像提高了解释的可靠性(Rogers & Wood,1990;Essock 等人,2001);而彩色多光谱图像则提高了观察者的表现和反应时间(Toet 等人,1997;Varga,1999;Waxman 等人,1996)。计算机可以自动分析灰度融合图像(用于目标识别);而彩色图像则易于人类用户解释(用于视觉分析)。想象一下,夜间导航任务可以由配备多传感器成像系统的飞机执行。分析组合或合成的多传感器数据将比同时监测多光谱图像(如可见光波段图像(例如,图像增强,ll)、近红外(NlR)图像和红外(lR)图像)更方便、更有效。在本章中,我们将讨论如何使用图像融合和夜视彩色化技术合成多传感器数据,以提高多传感器图像的有效性和实用性。预计这种图像合成方法的成功应用将提高遥感、夜间导航、目标检测和态势感知的性能。这种图像合成方法涉及两种主要技术,即图像融合和夜视彩色化,分别在下面进行回顾。图像融合通过整合互补数据来组合多源图像,以增强各个源图像中明显的信息,并提高解释的可靠性。这样可以得到更准确的数据(Keys et al.,1990)并提高实用性(Rogers & Wood,1990;Essock et al.,1999)。此外,据报道,融合数据提供了更为稳健的操作性能,例如增加了置信度、减少了歧义性、提高了可靠性和改进了分类(Rogers & Wood,1990;Essock et al.,2001)。图像融合的一般框架可以在参考文献(Pohl & Genderen,1998)中找到。在本章中,我们的讨论重点是像素级图像融合。对融合图像质量的定量评估对于客观比较各个融合算法非常重要,它可以测量有用信息的数量和融合图像中引入的伪影数量。
从描述中创建图像的能力长期以来一直是智力的目标。文本对图像综合,也称为文本对图像生成,旨在创建与描述相匹配的逼真的图像。该技术在许多领域都有许多应用程序,包括数据处理,艺术设计,机器人技术和虚拟现实。生成的对抗网络(GAN)和变异自动编码器(VAE)广泛用于图像处理项目中。但是,创建传达叙事的好图像显然仍然是一个挑战。图像合成模型。这些数据提供了一个独特的机会,可以以这种方式探索基于变压器的架构和生成模型的潜力。我们的模型利用基于变压器的体系结构和生成对抗网络来生成具有交互式描述的高质量图像。本文的其余部分组织如下:第2节评论有关文本对图像匹配的相关作品,第3节描述了我们的模型,第4节介绍了实验结果,第5节总结了本文。
摘要:人工智能 (AI) 有望对放射学产生重大影响,因为它在许多临床任务中取得了显著进展,主要是关于疾病的检测、分割、分类、监测和预测。生成对抗网络被认为是深度学习在放射学中最令人兴奋的应用之一。GAN 是一种新的深度学习方法,它利用对抗性学习来解决各种计算机视觉挑战。脑放射学是 GAN 最早应用的领域之一。事实上,在神经放射学中,GAN 开辟了未开发的场景,允许新的过程,例如图像到图像和跨模态合成、图像重建、图像分割、图像合成、数据增强、疾病进展模型和脑解码。在这篇叙述性评论中,我们将介绍脑成像中的 GAN,讨论 GAN 的临床潜力、未来的临床应用以及放射科医生应该注意的陷阱。
人类表皮生长因子2(HER2)表达的评估对于制定乳腺癌的精确治疗至关重要。HER2的常规评估是通过免疫组织化学技术(IHC)进行的,这非常昂贵。因此,我们首次生产了乳腺癌免疫组织化学(BCI)基准,试图将IHC数据直接与成对的苏木精(HE)染色图像合成。数据集包含4870个注册的图像对,涵盖了各种HER2表达水平。基于BCI,作为较小的贡献,我们进一步构建了一种金字塔PIX2PIX图像生成方法,它比其他当前流行算法更好地实现了IHC翻译结果。BCI的广泛实验对现有的Immig translation Research构成了新的挑战。此外,BCI还基于合成的IHC图像在HER2表达评估中为将来的病理研究打开了大门。BCI数据集可以从https://bupt-ai-cz.github下载。io/bci。
人工智能(AI)的最新进步已经渲染了图像合成模型,能够生产复杂的艺术品,这些艺术品似乎与人造的作品几乎没有区别。在这里,我们介绍了对人类的看法和对由Openai的Dall·e 2产生的艺术的偏好的定量评估,这是一种领先的AI创作的AI工具。参与者在偏好选择任务或原始歧视任务中呈现了一对艺术品,一件人造的和一个AI生成的。结果表明,对AI生成的艺术品有很大的偏爱。同时,单独的一组参与者在检测AI中产生的其中哪些艺术品时,表明人类和人工创意作品之间有明显的区别。这些结果引起了人们关于艺术偏爱合成创造的转变的疑问,这可能会影响我们对艺术及其对人类社会的价值的看法,从而促使人们对生成AI时代的作者身份,真实性和人类创造力的思考。
大脑磁共振成像(MRI)提供了详细的软组织对比,这对于疾病诊断和神经科学研究至关重要。较高的MRI分辨率通常以信噪比(SNR)和组织对比为代价,特别是对于更常见的3 Tesla(3T)MRI扫描仪。在超高磁场强度下,7 Tesla(7T)MRI允许具有更高的组织对比度和SNR的更高分辨率。但是,7T MRI扫描仪的高昂成本阻止了其在临床和研究中心中的广泛采用。要获得没有7T MRI扫描仪的高质量图像,可以合成3T MR图像的7T MR图像的算法正在积极发展。在这里,我们提供了一个配对的T1加权和T2加权MR图像的数据集,在10个健康受试者中,在3T和7T中提供了7T,以促进3T到7T MR图像合成模型的开发和评估。使用MRIQC中实现的图像质量指标评估数据集的质量。
扩散模型(DMS)已彻底改变了一般学习。他们利用扩散过程将数据编码为简单的高斯分布。但是,将复杂的,潜在的多模式数据分布编码为单个连续的高斯分布可以说是一个不必要的挑战性学习问题。我们建议通过引入互补的离散la-Tent变量来简化此任务,以简化此任务。我们使用可学习的离散潜在潜在的DMS增强DM,并用编码器推断出DM和DM和编码器端到端。Disco-Diff不依赖于预训练的网络,因此该框架普遍适用。离散的潜伏期可以通过降低DM生成ode的曲率来大大简化学习DM的复杂噪声到数据映射。加法自动回归变压器模型离散潜伏期的分配,这是一个简单的步骤,因为迪斯科舞厅只需要很少有带有小型代码的离散变量。我们在玩具数据,几个图像合成任务以及分子对接方面验证了DISCO-DIFF,并发现引入离散潜在潜伏期始终可以改善模型性能。例如,Disco-Diff在具有ODE Sampler的类调节Imagenet-64/128数据集上获得了最先进的FID分数。
生成的AI技术提供了越来越多的工具来生成完全合成的图像,这些图像越来越与真实的图像。与改变图像的部分的方法不同,完全合成图像的创建提出了一个独特的挑战,最近似乎似乎已经对其进行了解决。然而,基准数据集的实验结果与野外方法的性能之间通常存在很大的差距。为了更好地满足SID的评估需求并帮助缩小差距,本文介绍了一个基准测试框架,该框架集成了几种最新的SID模型。我们选择集成模型的选择是基于各种输入功能和不同网络体系结构的利用,旨在涵盖广泛的技术。该框架利用了最新的数据集,这些数据集具有多种生成模型,高水平的照片现实主义和分辨率,这反映了图像合成技术的快速改进。此外,该框架还可以研究图像转换如何在在线共享的资产中(例如JPEG压缩)影响检测性能。sidbench可在github.com/mever- team/sidbench上获得,并以模块化的方式设计,以便于包含新的数据集和SID模型。
近年来,生成对抗网络 (GAN) 及其变体在图像合成领域取得了前所未有的成功。它们被广泛应用于合成面部图像,随着假货的传播和错误信息的滋生,这给人类带来了潜在的安全隐患。然而,这些人工智能合成的假脸的鲁棒检测器仍处于起步阶段,尚未准备好完全应对这一新兴挑战。在这项工作中,我们提出了一种名为 FakeSpotter 的新方法,该方法基于监测神经元行为来发现人工智能合成的假脸。对神经元覆盖和相互作用的研究成功表明,它们可以作为深度学习系统的测试标准,尤其是在遭受对抗性攻击的环境下。在这里,我们推测监测神经元行为也可以作为检测假脸的有效手段,因为逐层神经元激活模式可以捕获对假脸检测器很重要的更细微的特征。利用最先进的 GAN 合成的四种假脸并规避四种扰动攻击的实验结果证明了我们方法的有效性和鲁棒性。