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World File Search System图像生成
使用视觉语言模型导航神经领域
生成艺术是计算机科学领域的持久纪律，传统上采用了各种各样的创造性实现。但是，如果我们在没有辨别的眼睛的情况下查看当前的生成艺术景观，那么技术和方法的范围可能看起来很平坦，只有扩散模型，LLM和它们的洛拉斯才能看到。在这项工作中，我们旨在展示一种较旧的图像生成技术的变体，该技术可以创建引人注目的视觉艺术，而无需依靠训练数据，详尽的计算或狭义的先验。具体来说，我们重新访问了CPPN - 纳特算法，并将其重新处理以更适合当前的生成模型工作流程。而不是进化增强，我们会生成随机瓦特斯 - 图氏图，将它们转换为神经场，并以任意分辨率生成所得图像。我们通过使用离式VLM来获得高质量的样本，以在生成的示例之间进行成对选择。选择了多个回合的图像以进行最终的人类审查。此自动化过程很简单，并允许我们在消费者台式机上快速，轻松地生成12000px x 12000px图像，这种样式不同于公开可用的图像生成模型。
与生成式人工智能互动——哪种工具可以做什么？
资料来源：（2024 年）。AI 图像生成器：它们的工作原理及其重要性。斜边 AI [检索于 2024 年 9 月 17 日]。潘，安吉丽卡。（1 月 30 日）。舞蹈扩散的温和介绍。权重和偏差完全连接。[检索于 2024 年 9 月 18 日]。文本到图像生成的解释。谷歌研究。[检索于 2024 年 9 月 25 日]。
![arXiv:2302.12971v1 [cs.CV] 2023 年 2 月 25 日](/simg/c\cc0e613232fc4b081bb9a89a40f2322fcce60b22.webp)
arXiv:2302.12971v1 [cs.CV] 2023 年 2 月 25 日
由于缺乏配对样本且功能性磁共振成像 (fMRI) 信号的信噪比低，重建感知到的自然图像或从 fMRI 数据解码其语义内容是一项艰巨的任务。在这项工作中，我们首次提出了一种与任务无关的基于 fMRI 的大脑解码模型 BrainCLIP，该模型利用 CLIP 的跨模态泛化能力来弥合大脑活动、图像和文本之间的模态差距。我们的实验表明，CLIP 可以作为通用大脑解码任务的关键，包括零样本视觉类别解码、fMRI 图像/文本匹配和 fMRI 到图像生成。具体来说，BrainCLIP 旨在通过结合视觉和文本监督来训练一个映射网络，将 fMRI 模式转换为对齐良好的 CLIP 嵌入空间。我们的实验表明，这种组合可以提高解码模型在某些任务上的性能，例如 fMRI 文本匹配和 fMRI 到图像生成。在零样本视觉类别解码任务中，BrainCLIP 的表现明显优于 BraVL，后者是最近提出的一种专门为该任务设计的多模态方法。BrainCLIP 还可以重建具有高语义保真度的视觉刺激，并在高级语义特征方面为基于 fMRI 的自然图像重建建立了新的领先水平。
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
评估DeepSeek
•2023年11月2日，DeepSeek编码器模型发布了。•2024年12月，DeepSeek-V3发布了一种多功能且具有成本效益的大语言模型。•2025年1月20日，DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Zero发布了DeepSeek最有能力的复杂推理和解决问题的模型。此外，六个较小的“蒸馏”版本可在本地设备上操作。DeepSeek AI助手，聊天机器人，利用DeepSeek-V3，也可以使用。•2025年1月28日，DeepSeek Janus-Pro是一组用于图像生成的多模式的模型。
AI 循序渐进 - Optimize Inc.
聊天机器人（ChatGPT、Bard、HuggingChat） 语法检查器和改写工具（Grammarly、Wordtune、ProWritingAid） 视频创作（Descript、Wondershare Filmora、Runway） 图像生成（DALL·E 2、Midjourney、Stable Diffusion） 笔记记录（Mem） 转录和会议助理（Fireflies、Airgram、Krisp） 日程安排（Reclaim、Clockwise、Motion） 电子邮件收件箱管理（SaneBox、EmailTree） 幻灯片和演示文稿（Decktopus、Beautiful.ai、Slidesgo） 研究（genei、Aomni） 人工智能代理（AI Agent、AgentGPT、HyperWrite）
使用自动化系统评估环境监测板检查的新标准化方法。
传统上，由于人工解读、微生物形态（形状、群集等）的不可预测性以及人眼的自然检测限，单个操作员容易在同一块培养皿上计数出不同数量的微生物。1 必须定义一个标准化的 CFU 计数来评估当前方法的性能。为了获得这个黄金标准，我们开发了一种方法来使用从培养开始捕获的所有图像生成的数据来校正实际操作员计数。我们将其定义为“参考传统计数”。
流行音乐创作的人工智能技术
最近，人们对计算音乐创作的兴趣激增，这在很大程度上受到了 ChatGPT 和 Stable Diffusion 等大型生成模型的影响。这些强大的生成式人工智能模型已经展示了非凡的能力，尤其是在文本和图像生成领域。在这些发展的推动下，音乐行业也开始探索部署大型音乐创作模型，如 MusicLM 和 MusicGen。然而，值得注意的是，这些以音乐为中心的生成模型的性能和能力尚未达到与文本和图像生成模型相同的复杂程度。音乐的生成面临着独特的挑战，例如捕捉复杂的时间结构、编排情感进程、描绘声音景观以及管理各种音乐元素之间复杂的相互作用。当前基于人工智能的音乐生成系统的可控性和交互性并不令人满意。鉴于这些考虑，对基于人工智能的流行音乐创作技术的发展进行批判性审查是及时且必要的，特别是从行业角度来看。本文借鉴作者作为行业和学术界高级研究人员的丰富经验，全面概述了基于人工智能的音乐创作技术及其在现实世界音乐制作中的实际应用。它研究了歌词生成、旋律创作、歌词旋律匹配、编曲和音频合成等多个方面。该评论深入了解了人工智能技术在实际音乐制作中的演变和应用，批判性地评估了它们的优势和局限性。此外，本文还确定了该领域面临的挑战和未来的潜在方向，希望为该领域的发展做出贡献。
ChatGPT 一周年纪念：生成式人工智能的突破之年
基于 API 的货币化也在去年浮出水面，成为 AI 开发人员扩大其 AI 功能范围的一种流行策略。通过 API，AI 服务可以无缝集成到众多平台中，并采用可扩展的按使用付费方式。这种策略不仅为 AI 开发人员创造了经常性收入来源，而且还鼓励了 AI 的广泛集成。例如，ChatGPT 的 API 根据输入以不同的费率定价，可以促进一系列体验，包括非聊天应用程序，如图像生成。最早采用此功能的公司包括 Snapchat、Shopify 和 Instacart。7