XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像生成
使用生成对抗性
本项目使用深度学习技术介绍了用于图像着色和文本对图像生成的Web应用程序。应用程序包括两个主要模块：图像着色，将黑白图像转换为颜色，以及文本到图像生成，该图像基于文本描述创建图像。用于图像着色，预先训练的深度神经网络模型可用于预测灰度图像的色彩信息。该模型是使用OpenCV的DNN模块实现的，并且能够准确恢复颜色为灰度图像。在文本到图像生成模块中，采用稳定的扩散管道来生成文本提示中的图像。本管道利用深度学习技术根据用户提供的文本描述来合成图像。Web应用程序提供了一个用户友好的接口，供用户上传图像以进行着色和输入文本提示以生成图像。处理后，应用程序将有色的图像或生成的图像返回给用户。总体而言，该项目展示了深度学习模型在增强视觉内容创建方面的潜力，并为用户提供了一种实用的应用程序，可以交互探索图像着色和文本驱动的图像生成。
放射学中基于图像的生成人工智能
生成式人工智能 (AI) 已应用于图像，用于增强图像质量、域迁移和增强用于各种医疗领域的 AI 建模的训练数据。图像生成 AI 可以生成大量未注释的图像数据，从而促进多个下游深度学习任务。然而，它们的评估方法和临床效用尚未得到彻底审查。本文总结了常用的生成对抗网络和扩散模型。此外，它总结了它们在放射学领域临床任务中的效用，例如直接图像利用、病变检测、分割和诊断。本文旨在通过 1) 回顾图像生成 AI 的基本理论、2) 讨论用于评估生成图像的方法、3) 概述生成图像的临床和研究效用以及 4) 讨论幻觉问题，指导读者使用图像生成 AI 进行放射学实践和研究。关键词：生成式人工智能；生成对抗网络；扩散模型；评估指标；医学成像
用各向异性...
随着AI生成内容的应用程序（例如Chatgpt和稳定的扩散）的开花，已经对深层生成模型引起了很多关注。扩散概率模型（DPM）是一种创新的图像生成模型，灵感来自热力学中的扩散现象，具有稳定的训练过程和简单的模型结构。然而，基于DPM的图像一代中的一个重要挑战是通过结构，布局和颜色约束来控制输出。当前的方法主要集中于在生成过程中引入额外的分类器或在培训过程中添加条件，这仍然遭受诸如不稳定的生成产出和高培训成本之类的问题。为了探索更好的控制策略，在本论文中，我们提出了一个具有前回溯框架的具有结构的图像生成模型。各向异性扩散[1]将是向前图像退化过程的骨干，条件流匹配方法[2]将用于逆转该过程并生成新图像。各向异性的特性使该模型可以在破坏过程中保留边缘和一般结构，从而可以将几何信息作为条件引入图像生成。
骑下下一个生成AI波
作为用例，建立了其企业价值，开放的机会可以扩展到他人之间。以最经济的方式进行此操作需要模板和框架，这也带来了结构性的收益，消除了孤岛，这通常会导致网络安全风险增加和成本效率低下。替代方案是一个断开的环境，它可能会在超出实际需求的超出图像生成的图像生成中部署多个专用图形处理器单元。或不同的应用程序可以使用单独的商业应用程序编程界面时可以共享。，如果不始终如一地衡量内容性能，则不太可能得到改进。
生成式人工智能 - 出版物
A. 图像生成：该模型可以根据环境、主题、风格或位置等详细描述生成原始图像集合。一些可用的工具包括 OpenAI 的 DALL-E 4 和 Stable Diffusion。5 在另一种图像生成情况下，生成对抗网络 (GAN) 方法可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。6 此应用程序可用于医疗保健领域的患者诊断以及安全和监视目的。例如，此方法有利于创建由于成本限制而无法以高分辨率格式存储的医疗资源的顶级版本。7 在编辑方面，Google Pixel 的 Magic Eraser 8 功能使用生成式 AI 自动删除不需要的照片元素并填充空间。
稳定扩散模型的原理与创新实践
传统动画制作流程相对繁琐，需要多名创作者共同协作，精心完成每一帧动作的渲染。而AI动画则影响了人类的艺术创作方式，通过人工智能（AI）驱动的动画解决方案，可以简化动画制作流程、降低成本，为不同需求的中小型创作者和项目提供更大的创作灵活性。AI动画是AI图像生成的延伸，从技术角度看，动画是多个“画面”即帧的序列，序列中各帧之间有图形、逻辑等层次的关联，因此从严格的技术角度看，生成动画比AI生成图纸更难。Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展的一个里程碑，相当于为大众提供了一个可用的高性能模型，生成的图像质量更高、运算速度更快、资源和内存要求更低。Diffusion模型所展现的最新图像生成能力远远超出了人们的预期，可以直接从文字描述中生成具有惊艳视觉效果的图像。模型的运作原理是什么？为了控制模型生成的图像类型，如何将文字融入其中进行描述？AI如何通过“文字+”生成各种艺术风格的动画？
国际情感科学与工程研讨会
摘要：在本文中，我们提出了一种使用生成对抗网络（GAN）生成合成脑图像的方法。在医学图像分析中，产生与原始图像完全不同的现实医学图像仍然是一项艰巨而重要的任务，而临床图像数据的交换也是实施诊断支持系统的关键问题。尽管如此，研究人员很难获得医疗图像数据，因为图像包含个人信息。最近建议的GAN模型可以学习如何在不看到实际图像数据的情况下分发训练图像，而生成的图像可以完全匿名化的个人信息。所产生的图像可用作训练图像，以分类医学图像，从而可促进医学图像分析。我们的论文中已经实施了图像生成的方法，而不是收集大量MRI数据。我们利用了一种渐进式生长GAN（PGGAN），这是一种新生儿大脑图像生成方法，可用于大脑MRI分类和ADHD预测任务。PGGAN在训练阶段添加新层，慢慢地发现了MRI图像中ADHD的特征。我们的图像生成方法表明，它可以产生大脑MR图像，以避免人造伪影并具有目标症状的临床特征。
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ki在工作世界中：过程的自动化（例如B.簿记）。b。医学，经济或物流中的数据分析。c。创意应用程序（例如B.文本和图像生成）。
![arXiv:2406.06627v1 [cs.LG] 2024 年 6 月 8 日](/simg/2\200f376a9153bc8a31387d2f9265d794c8b48ce7.webp)
arXiv:2406.06627v1 [cs.LG] 2024 年 6 月 8 日
随着科技的不断进步，人工智能对各个领域产生了重大影响，尤其是医疗保健。生成模型是人工智能的一项关键技术，它彻底改变了医学图像生成、数据分析和诊断。本文探讨了它们在智能医疗设备中的应用。生成模型提高了诊断速度和准确性，提高了医疗服务质量和效率，同时降低了设备成本。这些模型在医学图像生成、数据分析和诊断方面显示出巨大的前景。此外，将生成模型与物联网技术相结合可以促进实时数据分析和预测，提供更智能的医疗服务并辅助远程医疗。挑战包括计算需求、道德问题和特定场景的限制。