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提高恶意 AI 图像编辑的成本
我们将从真实图像分布 q ( · ) 中 (近似) 采样的任务视为一系列去噪问题。更准确地说，给定一个样本 x 0 ∼ q ( · ) ，扩散过程逐步添加噪声以生成样本 x 1 , ..., x T 进行 T 步，其中 x t +1 = a t x t + b t ε t ，并且 ε t 从高斯分布 2 中采样。请注意，因此，当 T →∞ 时，样本 x T 开始遵循标准正态分布 N (0 , I )。现在，如果我们逆转此过程，并且能够在给定 x t +1 的情况下对 x t 进行采样，即对 x t +1 进行去噪，我们最终可以从 q ( · ) 生成新样本。这只需从 x T ∼N (0 , I ) 开始（这对应于 T 足够大），然后对这些样本进行 T 步迭代去噪，即可生成新图像 ˜ x ∼ q ( · )。
运动中的碳：对视频生成AI的可持续性进行开放式曲目
生成AI（Genai）技术的迅速崛起将诸如Openai的Sora之类的创新视频生成模型带到了前方，但是由于其高碳足迹，这些进步带来了巨大的可持续性挑战。本文介绍了以碳为中心的视频生成案例研究，从而对该技术的环境影响进行了首次系统研究。通过分析开放式文本对视频模型的开放式索拉（Openai Sora）模型，我们将迭代扩散降解过程确定为碳排放的主要来源。我们的发现表明，视频生成应用比基于文本的Genai模型要大得多，并且它们的碳足迹在很大程度上取决于剥离步骤数字，视频分辨率和持续时间。为了促进可持续性，我们建议在高碳强度期间整合碳感知信用系统并鼓励离线产生，为Genai提供环保实践的基础。
雷达相机3D对象检测的强大扩散建模框架
雷达相机3D对象检测旨在与雷达信号与摄像机图像进行交互，以识别感兴趣的对象并定位其相应的3D绑定框。为了克服雷达信号的严重稀疏性和歧义性，我们提出了一个基于概率deno的扩散建模的稳健框架。我们设计了框架，可以在不同的多视图3D检测器上易于实现，而无需在训练或推理过程中使用LiDar Point Clouds。在特定的情况下，我们首先通过开发带有语义嵌入的轻质DENOIS扩散模型来设计框架编码器。其次，我们通过在变压器检测解码器的深度测量处引入重建训练，将查询降解训练开发为3D空间。我们的框架在Nuscenes 3D检测基准上实现了新的最新性能，但与基线检测器相比，计算成本的增加很少。
正规化用于通过得分蒸馏的生成扩散模型的全波形反演，Saudi Aramco
正则化是全波形倒置（FWI）的重要方面，正规化提出的现实事先可以帮助降低逆问题的非线性和不良性。最近，生成扩散模型在学习数据分配方面表现出了出色的性能，使其成为反问题的理想事务。我们建议利用特定的扩散模型，即denoising扩散概率模型（DDPM），以制定FWI的重态化。分数蒸馏技术被设置为绕过神经网络的Ja-Cobian的计算，从而导致正规化项的强大而有效的实现。使用Marmousi模型的初始示例证明了所提出的方法的有效性。
扩散模型的低维适应
本文研究了分解生成模型如何利用（未知）低维结构来加速采样。着眼于两个主流采样器 - denoing Di ti timion隐式模型（DDIM）和denoing Di ti usion概率模型（DDPM） - 并进行准确的分数估计值，我们假设他们的迭代复杂性不超过某些二号差异的距离（最高限度），而K/ε（最高限度）是二的差异，是ε的依赖性，是ε的依赖性，ε是ε的范围。 分配。我们的结果适用于广泛的目标分布家庭，而无需平滑度或对数洞穴假设。此外，我们开发了一个下限，这表明Ho等人引入的系数的（几乎）必需。（2020）和Song等。（2020）在促进低维适应性方面。我们的发现提供了第一个严格的证据，证明了DDIM型采样器对单个低维结构的适应性，并改善了有关总DDPM关于总变化收敛性的最先进的DDPM理论。
路径计划的扩散模型
1。J. Ho，A。Jain和P. Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020-12- doi：10.48550/arxiv.2006.11239 2。 A. Nichol和P. Dhariwal。 改进了扩散概率模型。 2021-02-18。 doi：10.48550/arxiv.2102.09672 3。 Jänner，M.，Du，Y.，Tenenbaum，J. B.和Levine，S。（2022）。 计划扩散，以进行柔性链球合成。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2205.09991 4。 Carvalho，J。F.，Le，A。T.，Baierl，M.，Koert，D。，＆Peters，J。 （2023）。 运动计划扩散：通过扩散模型对机器人运动的学习和计划。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2308.01557 5。 S. M. Lavalle，计划算法，2006年，剑桥出版社6。 Mark Moll，Ioan A. ucan，Lydia E. Kavraki，基准运动计划算法：一种可扩展的分析和可视化基础架构，IEEE Robotics＆Automation Magazine，22（3）：96-102：96-102，2015年9月。J. Ho，A。Jain和P. Abbeel。剥离扩散概率模型。2020-12- doi：10.48550/arxiv.2006.11239 2。A. Nichol和P. Dhariwal。改进了扩散概率模型。2021-02-18。 doi：10.48550/arxiv.2102.09672 3。Jänner，M.，Du，Y.，Tenenbaum，J. B.和Levine，S。（2022）。 计划扩散，以进行柔性链球合成。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2205.09991 4。 Carvalho，J。F.，Le，A。T.，Baierl，M.，Koert，D。，＆Peters，J。 （2023）。 运动计划扩散：通过扩散模型对机器人运动的学习和计划。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2308.01557 5。 S. M. Lavalle，计划算法，2006年，剑桥出版社6。 Mark Moll，Ioan A. ucan，Lydia E. Kavraki，基准运动计划算法：一种可扩展的分析和可视化基础架构，IEEE Robotics＆Automation Magazine，22（3）：96-102：96-102，2015年9月。Jänner，M.，Du，Y.，Tenenbaum，J.B.和Levine，S。（2022）。计划扩散，以进行柔性链球合成。Arxiv（康奈尔大学）。doi：10.48550/arxiv.2205.09991 4。Carvalho，J。F.，Le，A。T.，Baierl，M.，Koert，D。，＆Peters，J。（2023）。运动计划扩散：通过扩散模型对机器人运动的学习和计划。Arxiv（康奈尔大学）。doi：10.48550/arxiv.2308.01557 5。S. M. Lavalle，计划算法，2006年，剑桥出版社6。Mark Moll，Ioan A. ucan，Lydia E. Kavraki，基准运动计划算法：一种可扩展的分析和可视化基础架构，IEEE Robotics＆Automation Magazine，22（3）：96-102：96-102，2015年9月。
基于近端神经网络的重建，用于几个...
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务，通过插入式游戏（PNP）算法的最新进步（PNP）算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像，但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下，基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量，尽管它们缺乏解释性。在这项工作中，我们提出培训近端神经网络（PNN），以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验（MAP）估计值的近端算法获得的，但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性，可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外，与传统的神经网络相比，它们具有更简单的体系结构。
黄朝宗（Chao-tsung Huang）副教授...
摘要：在人工智能的时代，卷积神经网络（CNN）正在成为一种用于图像处理的强大技术，例如去核，超分辨率甚至样式转移。他们表现出很大的潜力，可以将下一代相机和展示带入我们的日常生活。但是，传统的CNN加速器很难在边缘生成超高分辨率视频，因为它们的大量急速带宽和功耗。例如，用于降级的高级FFDNET可能需要131 GB/s的DRAM带宽，而在4K UHD 30FPS处则需要106个计算顶部。在这次演讲中，我将介绍我们最近的两部作品，以应对DRAM带宽和功耗的挑战。首先，我将讨论图像处理CNN带来的图像二线革命并阐述其设计挑战；为了清楚起见，他们与识别CNN的差异将得到强调。然后，我将以整体方式介绍我们的第一份作品 - ECNN [Micro'19]，共同优化推理流，网络模型，指令集和处理器设计。尤其是，具有面向硬件的ERNET模型的基于块的推理流可以支持FFDNET级DINOISING和SRRESNET级超分辨率，在4K UHD 30 FPS下使用小于2 GB/s的DRAM带宽。最后，我将介绍我们的第二件作品（ISCA'21]，它利用了Ring Argebra的常规稀疏度，以实现近乎最大的硬件节省和优雅的卷积发动机质量降解。布局结果表明，可以分别使用3.76 W和2.22 W进行等效的41个高位计算，分别以40 nm的技术为50％（无质量下降）和75％和75％（PSNR下降的0.11 dB）。
基于复杂的配体结合蛋白通过基于等效扩散的生成模型重新设计
图1：提议的框架概述。该过程始于利用蛋白质氨基酸序列和配体微笑弦作为输入。构象采样过程包括迭代应用输入特征，更新残留特征并脱落等效，最终在其辅导的Cα蛋白质主链和配体配合物以及其辅导中产生了新型蛋白质序列。
使用优化的深度学习进行脑肿瘤分割和分类
摘要：在医学领域，识别脑肿瘤是一项复杂的任务，需要专家仔细分析 MRI 扫描以检测肿瘤。最近的进展引入了各种旨在实现此过程自动化的人工智能方法。然而，以前的方法通常依赖于单一数据集，这限制了它们在不同情况下识别脑癌的能力。本研究通过对来自三个不同数据集的医学图像采用数据增强和去噪算法来解决此问题，旨在提高检测效率。为了评估这些方法的有效性，我们利用卷积神经网络 (CNN) 实现了两种深度学习算法，这些算法表现出很高的准确性。这些结果表明，结合数据增强和去噪技术可以显著提高脑肿瘤诊断的准确性。这项研究有助于医学领域不断努力改进先进机器学习技术的应用，以便尽早和精确地检测脑癌。关键词：脑肿瘤；机器学习；深度学习；CNN；医学成像。