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World File Search System合成图像
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
3D可见性 - 可见的可通用的神经辐射场，用于相互作用的手
神经辐射场（NERFS）是场景，物体和人类的有希望的3D代表。但是，大多数措施方法都需要多视图输入和每场培训，这限制了其现实生活中的应用。此外，熟练的方法集中在单个受试者的情况下，留下涉及严重障碍和挑战性视图变化的互动手的场景。为了解决这些问题，本文提出了一个可见的可见性 - 可见性的NERF（VA-NERF）框架，用于互动。具体来说，给定相互作用的手作为输入的图像，我们的VA-NERF首先获得了基于网格的手表示，并提取了相应的几何和质地。随后，引入了一个功能融合模块，该模块利用了查询点和网格顶点的可见性，以适应双手的特征，从而可以在看不见的区域的功能中进行重新处理。此外，我们的VA-NERF与广告学习范式中的新型歧视者一起进行了优化。与传统的分离器相反，该官员预测合成图像的单个真实/假标签，提议的判别器生成了一个像素的可见性图，为看不见的区域提供了精细的监督，并鼓励VA-NERF提高合成图像的视觉质量。互惠2.6m数据集的实验表明，我们所提出的vanerf的表现明显优于常规的nerfs。项目页面：https：//github.com/xuanhuang0/vanerf。
重新构想的机器视觉：使用合成数据进入未来
为了使AI开发人员获得所需的数据，以更快，更有效地进行创新，并在对其模型的准确性和可靠性方面更有信心，Geisel Software开发了Symage，这是一种旨在满足现代AI系统需求的状态自定义合成图像生成器。Symage提供了影片，高保真合成数据，该数据量身定制，以模拟各种场景。这种创新技术创建了自定义数据集，以填补现实世界数据中的空白，增强模型性能并确保为任何挑战做好准备。
![arXiv:2208.03666v4 [cs.MM] 2022 年 8 月 18 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d3cf2227c80556a0a72faa9d1f5cccab39a92e30.webp)
arXiv:2208.03666v4 [cs.MM] 2022 年 8 月 18 日
最近的研究表明，使用两阶段监督框架可以生成描绘人类对脑电图 (EEG) 视觉刺激的感知的图像，即 EEG-视觉重建。然而，它们无法“重现”准确的视觉刺激，因为决定合成图像的是人类对图像的注释，而不是图像的数据。此外，合成图像通常会受到嘈杂的 EEG 编码和生成模型不稳定的训练的影响，从而难以识别。相反，我们提出了一个单阶段 EEG-视觉检索范式，其中两种模态的数据是相关的，而不是它们的注释，这使我们能够恢复 EEG 片段的准确视觉刺激。具体而言，我们通过优化对比自监督目标来最大化 EEG 编码和相关视觉刺激之间的相互信息，从而带来两个额外的好处。一是，它使EEG编码能够在训练期间处理超出可见类别的视觉类别，因为学习并不针对类别注释。此外，模型不再需要生成视觉刺激的每个细节，而是专注于跨模态对齐并在实例级别检索图像，确保可区分的模型输出。对最大的单一受试者EEG数据集进行了实证研究，该数据集测量由图像刺激引起的大脑活动。我们证明了所提出的方法完成了实例级EEG-视觉检索任务，即报告现有方法无法报告的精确视觉刺激。我们还研究了一系列EEG和视觉编码器结构的含义。此外，对于主要研究的语义级EEG-视觉分类任务，尽管没有使用类别注释，但所提出的方法优于最先进的监督EEG-视觉重建方法，特别是在开放类别识别能力方面。
眼科中的生成人工智能
摘要生成人工智能的快速进步将显着影响医疗部门，尤其是眼科。生成的对抗网络和扩散模型可以创建合成图像，从而有助于为特定成像任务量身定制的深度学习模型的开发。此外，能够生成图像，文本和视频的多模式基础模型的出现，在眼科中介绍了广泛的应用。这些范围从提高诊断准确性到改善患者教育和培训医疗保健专业人员。尽管有希望的潜力，但该技术领域仍处于起步阶段，还有一些挑战需要解决，包括数据偏见，安全问题以及这些技术在临床环境中的实际实施。
银翼杀手 - arXiv
ThisPersonDoesNotExist 。ThisPersonDoesNotExist (TPDNE) 于 2019 年走红，并实施了 NVIDIA 的 StyleGAN 解决方案。TPDNE 由 Phillip Wang 创立，旨在展示人工智能的力量、能力和滥用的迫在眉睫的威胁 [20] [20]。此外，*DoesNotExist 网站也已建立，以展示 StyleGAN 和人工智能生成图像的力量。TPDNE 在刷新时生成照片。目前，用户自定义很少，照片以 1024x1024 的分辨率生成。生成有时不完美。GeneratedPhotos 。GeneratedPhotos (GP) 让用户有机会根据背景、面部、年龄、性别自定义图像。它还提供了一种购买或订阅批量下载合成图像的措施。该工具的免费版本以 512x512 的分辨率生成照片，仅供个人使用。
基于视觉的商用飞机着陆 - eucass
摘要 本文介绍了一种基于视觉的着陆 (VBL) 概念，该方法整合了以下贡献：a) 利用飞行员交互来利用人类卓越的物体识别能力。这大大减少了视觉系统必须覆盖的搜索空间。飞机数据、已知情景背景和背景信息也被整合在一起。b) 一种不同的设计方法，包括多种图像处理 (IP) 算法的组合，提高了从早期进近到着陆和在不同环境条件下滑行的整个距离范围的稳健性。c) 使用此处介绍的结果进行飞机控制的视觉伺服在随附的论文中进行了展示。13 对于初步测试，已经实施了合成图像的模拟。
使用计算机生成图像的道德问题......
摘要 人工智能 (AI) 工具的快速发展促进了各种图像生成技术的发展。这些工具对我们看待当代交流的方式产生了重大影响。本研究概述了人工智能对交流的影响所带来的挑战和后果，其研究结果得到了从各种书籍和学术出版物中收集的想法的支持。然而，通过合成图像将人工智能融入交流引发了需要仔细考虑的交流问题。本研究调查了各种道德问题以及道德准则和负责任的实践在创建这些应用程序中的重要性。它错综复杂地将哲学思考、道德审议和社会责任交织在一起，揭示了在机器发展和更广泛的社会领域背景下伦理、技术和人类价值观之间的复杂相互作用。*
超越互联网图像：评估综合到现实工业数据集的域概括的视觉语言模型
Vision语言基础模型（VLFM）显示出令人印象深刻的概括功能，使其适合域概括（DG）任务，例如合成图像的培训和对真实数据的测试。但是，现有评估主要使用由互联网图像构建的学术基准，类似于用于培训VLFM的数据集。本文评估了基于VLFM的DG算法在两个合成到实体分类数据集，Rareplanes Tiles和飞机上的性能，旨在模仿工业文本。我们的发现表明，虽然VLFMS上的基准优于随机初始化的净作品，但在这些类似工业的数据集中，它们的优势大大降低。这项研究强调了评估模型在不同的代表性数据上的重要性，以了解其现实世界的适用性和局限性。
主动成像系统仿真执行摘要
人们不断开发和研究主动成像系统，以期显著提高战术目标捕获能力，尤其是在恶劣的环境（陆地/海洋/空中）条件下。精确的模拟工具有助于主动成像系统的设计和开发以及性能评估。目前可用的成像模型在准确表示全光谱模拟中的主动成像系统方面能力有限，特别是在大气对激光束传播的影响以及先进传感器系统上相应的辐射现象方面。NATO SET-219 通过改进最先进的 1D/2D/3D 主动成像系统的建模和模拟工具和技术来解决这一限制。在这种情况下，模拟被理解为生成包括激光照明/环境/传感器系统参数的合成图像序列。