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多模式面部图像生成的扩散驱动的GAN倒置
摘要我们提出了一种新的多模式面部图像生成方法，该方法将文本提示和视觉输入（例如语义掩码或涂鸦图）转换为照片真实的面部图像。为此，我们通过使用DM中的多模式特征在预训练的GAN的潜在空间中使用多模式特征来结合一般的对抗网络（GAN）和扩散模型（DMS）的优势。我们提供了一个简单的映射和一个样式调制网络，可将两个模型链接起来，并在特征地图和注意力图中将有意义的表示形式转换为潜在代码。使用gan inversion，估计的潜在代码可用于生成2D或3D感知的面部图像。我们进一步提出了一种多步训练策略，该策略将文本和结构代表反映到生成的图像中。我们提出的网络生成了现实的2D，多视图和风格化的面部图像，这些图像与输入很好。我们通过使用预训练的2D和3D GAN来验证我们的方法，我们的结果表现优于现有方法。我们的项目页面可在https://github.com/1211SH/diffusion-driven_gan-inversion/。
通过扩散模型通过类间图像混合增强图像分类
文本对图像（T2I）生成模型最近成为一种强大的工具，可以创建照片现实的图像并引起多种应用。然而，将T2i模型的有效整合到基本图像分类任务中仍然是一个悬而未决的问题。促进图像锁骨表现的一种普遍的策略是通过使用T2I模型生成的合成图像来增强训练集。在这项研究中，我们仔细检查了当前发电和常规数据增强技术的缺点。我们的分析表明，这些方法努力产生既忠实的（就前景对象）而且针对领域概念的多样化（在背景上下文中）。为了应对这一挑战，我们引入了一种创新的类数据增强方法，称为diff-mix 1，该方法通过在类之间执行图像翻译来丰富数据集。我们的经验结果是，DIFF-MIX在信仰和多样性之间取得了更好的平衡，从而导致各种图像分类场景之间的性能显着提高，包括域名数据集的少量，常规和长尾分类。
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
图像分割 - 基于 - 基于系统的群集 -
计算机视觉的抽象工业应用有时需要检测数字图像中小组像素的非典型物体。这些对象很难单一单，因为它们很小并且随机分布。在这项工作中，我们使用新型基于ANT系统的聚类算法（ASCA）提出了一种图像分割方法。ASCA对蚂蚁的觅食行为进行建模，蚂蚁的觅食行为在搜索高数据密度区域的数据空间中移动，并在其路径上留下信息素跟踪。信息素图用于识别簇的确切数量，并使用信息素gra-denient将像素分配给这些簇。我们将ASCA应用于数字乳房X线照片中的微钙化，并将其与最先进的聚类算法进行比较，例如1D自组织图，k -meanss，模糊C-Meanss和可能的模糊模糊C-Meanss。ASCA的主要优点是，群集的数量不需要先验。实验结果表明，在检测非典型数据的小簇时，ASCA比其他算法更有效。
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
提示病理图像分析的视觉基础模型
近年来非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）病例的迅速增加引起了人们的重大关注。准确地识别组织的改变对NAFLD的诊断至关重要，但是该任务在病理图像分析中带来了挑战，特别是与小规模的数据集有关。最近，从完整的微调转变为改编视觉模型的提示的范式转变为小规模数据分析提供了新的视角。然而，基于任务不足提示的现有提示方法主要是为了通用图像识别而开发的，该方法在为复杂病理学图像提供指导的指示方面缺乏。在本文中，我们提出了基于定量属性的提示（QAP），这是一种专门用于肝脏病理学分析的新提示方法。QAP基于两个定量属性，即基于K功能的空间属性和基于直方图的形态学属性，旨在对组织状态进行标准评估。此外，condi-
多样化形象到图像 - 译-Via-disentangled- ...
摘要。图像到图像翻译旨在学习两个视觉域之间的映射。许多范围的主要挑战有两个主要挑战：1）缺乏对齐的训练对和2）来自单个输入图像的多个可能的输出。在这项工作中，我们提出了一种基于分离的表示形式的方法，用于生产带有配对的训练图像的各种输出。为了达到多样性，我们建议将信息嵌入两个空间：一个域 - 不变的内容空间，捕获跨域和域特异性属性空间的共享信息。使用分离的功能作为输入大大降低了模式崩溃。为了处理未配对的培训数据，我们引入了一种新型的跨周期同意损失。定性结果表明，我们的模型可以在各种任务上产生多样化和逼真的图像。我们通过广泛的评估来验证我们方法的有效性。
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
胸部MRI图像的定量分析，用于良性恶性诊断肺固体结节
方法：招募了总共333例肺结核（训练队列中的233例，在验证队列中为100例）。从MRI图像（CE T1W和T2W）中提取了总共2,824个放射线特征。逻辑回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBOOST）分类器用于构建预测模型，并在应用最佳预测模型后为每个患者获得了放射线学分数（RAD分数）。临床因素和RAD分数共同基于多元逻辑回归分析构建了一个nom图模型，并使用接收器操作特征曲线（AUC）下的区域评估了五个预测模型的诊断性能。
多元化和个性化的多评价医学图像细分
注释歧义由于固有的数据不确定性，例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题，普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释，导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中，而在众多医疗环境中通常无法实现，或者产生不同的结果，或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里，我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标，即遵守多元化和个性化结果。指定，我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架（第一个d iversification，然后是角色lization）。在第I阶段，我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型，并具有约束损失，以证明预测多样性。以这种方式，在第I阶段建造了一个共同的空间，其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后，在第二阶段，我们设计了多个基于注意力的投影头，以适应来自共享潜在空间的相应专家提示，然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集（即LIDC-IDRI）的拟议模型。我们的代码将在https：//github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明，我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果，从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。