我们提出了EN3D,这是一种增强的生成方案,用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战,我们引入了精心制作的工作流量,该工程实现了准确的物理建模,以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间,我们集成了优化模块,以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块:一个3D发电机,可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成,多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans;几何雕塑家
他获得了博士学位。学位于2010年,在:化学技术与冶金学大学(UCTM) - 索菲亚(Bulgaria)的硅酸盐技术,结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。 他的博士学位论文的标题为:“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。 他获得了硕士学位 在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位,具有硅酸盐材料的专业,其论文的标题是:详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素,在Uji - Castellon(Spain)也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表,并致力于:“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今,他是8本书的作者,以及70多个出版物(H-Index 13和660引用),与先进的腐蚀保护系统,陶瓷材料回收,喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。他获得了博士学位。学位于2010年,在:化学技术与冶金学大学(UCTM) - 索菲亚(Bulgaria)的硅酸盐技术,结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。他的博士学位论文的标题为:“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。他获得了硕士学位在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位,具有硅酸盐材料的专业,其论文的标题是:详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素,在Uji - Castellon(Spain)也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表,并致力于:“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今,他是8本书的作者,以及70多个出版物(H-Index 13和660引用),与先进的腐蚀保护系统,陶瓷材料回收,喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位,具有硅酸盐材料的专业,其论文的标题是:详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素,在Uji - Castellon(Spain)也呈现。他的学士学位论文于2002年在同一所大学发表,并致力于:“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。如今,他是8本书的作者,以及70多个出版物(H-Index 13和660引用),与先进的腐蚀保护系统,陶瓷材料回收,喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。
为了展示其技术并挑战合成媒体因其近期滥用历史而获得的负面声誉,Alethea AI 制作了以下有关气候紧急情况的视频。这段讽刺性的合成视频是为 Apologia 项目制作的,该项目是由非营利组织 STEP 发起的气候变化宣传项目,令人不安地描述了 2032 年的世界状况。选择这一年份是因为科学家预测地球温度将达到相应的 +1.5°C 上限,这被广泛认为是不可挽回的。未来几周,人们将民主投票选出下一位应该为忽视气候紧急情况道歉的领导人。使用 Alethea AI 技术生成的所有合成视频都将带有显眼的免责声明,并加注水印以表明视频已被数字修改。
为了自主驾驶模拟,早期尝试[8,32,35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景,而且还需要以低现实主义的形式产生结果。,用于新型视图Synthesis(NVS)的神经渲染技术,例如神经辐射场(NERF)[21]和3D高斯分裂(3DGS)[14],用于同步,以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战:无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度,但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知,理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点(例如图。1),同时忽略了偏离训练观点的小说观点(例如图。1)。处理这些新颖的观点时,呈现质量的降低明显降低,对现有作品的模糊和伪像,如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获,并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度,框架之间的超偏度有限,因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此,可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
文本对图像(T2I)合成是一项艰巨的任务,该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路,例如语言辅助图像编辑,计算机辅助设计,基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中,我们提出了一个简单的问题:与逼真的图像一起,我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品(例如前景 /背景或多类分割掩码,检测标签,检测标签),这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益?试图回答这个问题,我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标,我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言,提出了一种名为“共裂”启发的GAN(COS-GAN)的新型GAN结构,该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像,并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码,以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍:1)生成的分割掩码可用于专注于前景和背景,以改善生成的图像的质量,2)分段蒙版可以用作其他任务的训练目标,例如访问本地化和分割。在CUB,Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明,Cos-Gan能够改善视觉质量,并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
多年来,Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近,正在为物联网(IoT)设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是,大多数现有的物联网蜜饯,甚至是高相互作用的物联网,攻击者很容易检测到,由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量,因此可以观察到蜜罐流量。这意味着,要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能,物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标,我们提出了一种基于深度学习的新方法,用于产生流量,以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估,我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态,即使与自适应攻击者也无法区分。
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草案文件的这一部分明确指出了“基于风险和以人为本的方法”的重要性。它提到了与合成内容相关的具体危害和风险,并承认不同的参数(包括受众、用例和背景)有助于区分良性和有害性。如果本节有一个小节,其中引用了现有研究、1 个研究领域和实践社区,并使用社会技术分析方法来确定“危害和风险”,那么它将大大增强其说服力。公共利益技术是一个新兴研究领域的一个例子,从业者开发了社会技术分析方法,用于为新兴威胁的缓解技术提供信息。
1.3 T HIS W ORK ................................................................................................................................................ 21