XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像合成
Mindeye2：共享对象模型启用1小时数据
参考。[1] Allen等。（2022）。一个庞大的7T fMRI数据集，用于桥接认知神经科学和人工智能。自然神经。[2] Ilharco等。（2021）。OpenClip。[3] Podell等。（2023）。SDXL：改进高分辨率图像合成的潜在扩散模型。ICLR。 [4] Meng等。 （2022）。 sdedit：带有随机微分方程的引导图像合成和编辑。 ICLR。 [5] Reddy等。 （2010）。 阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。 神经图像。 [6] Wallace等。 （2022）。 rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。 神经图像。 [7] Scotti等。 （2023）。 重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。 神经。ICLR。[4] Meng等。（2022）。sdedit：带有随机微分方程的引导图像合成和编辑。ICLR。 [5] Reddy等。 （2010）。 阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。 神经图像。 [6] Wallace等。 （2022）。 rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。 神经图像。 [7] Scotti等。 （2023）。 重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。 神经。ICLR。[5] Reddy等。（2010）。阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。神经图像。[6] Wallace等。（2022）。rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。神经图像。[7] Scotti等。（2023）。重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。神经。
数据科学与人工智能理学硕士
本课程为计算机图形学提供了理论和实践基础。它广泛概述了计算机图形学各个方面所使用的主题、技术和方法，但重点关注图像合成或渲染。课程的第一部分使用光线追踪作为驱动应用程序来讨论计算机图形学的核心主题，从矢量代数一直到采样理论、人类视觉系统、采样理论以及样条曲线和曲面。第二部分使用光栅化方法作为驱动示例，介绍相机变换、裁剪、OpenGL API 和着色语言以及高级技术。
CS 6451 - 计算机图形的基础-OMSCS
Jeff Wilson博士 创建者和讲师概述本课程探讨了计算机图形背后的数学，物理和感知原理，重点关注用于创建，表示和显示三维形状及其属性的技术。 专为具有不同背景的学生而设计的课程包括对计算机图形中基本概念的简要审查。 课程涵盖图像合成和建模。 课程的前半部分侧重于图像综合，重点是射线追踪的原理和实施。 下半部分向3D建模中的各种技术过渡。 本课程将基础概念与高级主题之间进行了平衡，并在研究生层面提供了计算机图形领域的全面介绍。 样本主题（特定主题和演示时间表可能会更改）Jeff Wilson博士创建者和讲师概述本课程探讨了计算机图形背后的数学，物理和感知原理，重点关注用于创建，表示和显示三维形状及其属性的技术。专为具有不同背景的学生而设计的课程包括对计算机图形中基本概念的简要审查。课程涵盖图像合成和建模。课程的前半部分侧重于图像综合，重点是射线追踪的原理和实施。下半部分向3D建模中的各种技术过渡。本课程将基础概念与高级主题之间进行了平衡，并在研究生层面提供了计算机图形领域的全面介绍。样本主题（特定主题和演示时间表可能会更改）
您的企业数据是否已为生成式人工智能做好准备？
在瞬息万变的现代商业世界中，数据已成为推动增长和创新的命脉。随着组织努力在竞争中保持领先地位，数据和分析的战略性使用已成为成功的业务增长战略的基石。然而，在人工智能 (AI) 占据中心舞台的时代，利用可信数据进行生成式人工智能计划已成为解锁无与伦比的洞察力和推动前所未有的进步的关键。生成式人工智能正在彻底改变企业利用数据的方式，为自动化、个性化和预测分析创造机会。从自然语言处理到图像合成，应用范围广泛且具有变革性。为了充分利用生成式人工智能的潜力，强大而现代化的数据基础设施至关重要。
使用生物医学图像分割的变异推断的不确定性定量
由卷积神经网络激励的深度学习在一系列医学成像问题（例如图像分类，图像分割，图像合成等）中非常成功。但是，对于验证和可解释性，我们不仅需要模型做出的预测，而且还需要在做出这些预测时它的自信。这对于人民接受安全的关键应用很重要。在这项工作中，我们使用了基于变异推理技术的编码器解码器结构来分割脑肿瘤图像。我们使用骰子相似性系数（DSC）和联合（IOU）的交集作为评估指标，评估公开可用的Brats数据集的工作。我们的模型能够以原则上的贝叶斯方式考虑脑肿瘤，同时考虑到疾病的不确定性和认知不确定性。
剥离扩散概率模型
我们使用扩散概率模型表示高质量的图像合成结果，这是一种受非平衡热力学考虑因素启发的潜在变量模型。我们的最佳结果是通过根据扩散概率模型与Langevin Dynamics匹配的扩散概率模型和降级分数之间的新联系而设计的，我们的模型可以解释为一种渐进的损失减压方案，该方案可以解释为自动性解码的普遍化。在无条件的CIFAR10数据集中，我们获得的成立分数为9.46，最先进的FID得分为3.17。在256x256 LSUN上，我们获得了类似于Progenkivegan的样品质量。我们的提示可在https://github.com/hojonathanho/diffusion上获得。
detdiffusion：增强数据生成和感知的生成和感知模型
当前的感知模型在很大程度上取决于资源密集型数据集，从而促使需要创新。通过从各种注释中构造图像输入来利用综合数据的最新进展，证明对下游任务有益。虽然先前的方法已单独解决了生成和感知模型，但首次降低了两者的谐调，从而解决了为感知模型生成有效数据的挑战。通过感知模型增强图像发生，我们引入了感知感知损失（P.A.损失）通过细分，提高质量和可控性。为了提高特定感知模型的性能，我们的方法通过提取和利用感知意识来定制数据（P.A.attr）在一代中。对象检测任务的实验结果突出显示了detDiffusion的统治性能，建立了布局引导的新最新作品。此外，降低的图像合成可以有效地增强训练数据，从而显着增强下游检测性能。
合成大脑图像
Kingdom A BSTRACT 磁共振成像 (MRI) 是获取精确解剖信息的重要方式，它在诊断和治疗计划的医学成像中起着重要作用。近年来，由于深度学习技术（特别是生成对抗网络 (GAN)）的引入，图像合成问题发生了革命性的变化。这项工作研究了深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 在生成高保真和逼真的 MRI 图像切片方面的应用。建议的方法使用具有各种脑部 MRI 扫描的数据集来训练 DCGAN 架构。当鉴别器网络辨别创建的切片和真实的切片时，生成器网络会学习合成逼真的 MRI 图像切片。生成器通过对抗性训练方法改进了其生成与真实 MRI 数据非常相似的切片的能力。结果表明，DCGAN 有望在医学成像研究中实现多种用途，因为它们表明，如果我们对它们进行连续多次训练，它可以有效地生成 MRI 图像切片。这项工作增加了深度学习技术在医学图像合成中的应用研究范围。可以生成的切片具有增强数据集的能力，可以在深度学习模型的训练中提供数据增强，并且提供了许多功能以使 MRI 数据清理更容易，并且提供了三个随时可用且干净的数据集，可用于主要解剖计划。关键词 磁共振成像、生成对抗网络、深度卷积生成对抗网络、Nifty、OpenNeuro 1。介绍 该项目探索使用深度卷积生成对抗网络生成逼真的 MRI 图像切片。所提出的方法使用干净且准备好的矢状脑 MRI 扫描数据集训练 DCGAN 架构。生成器网络学习合成逼真的 MRI 图像，而鉴别器网络区分制造的和真实的图像。通过对抗性训练策略，生成器提高了其生成与真实 MRI 数据紧密匹配的切片的能力。这项工作为使用深度学习方法进行合成医学成像的研究做出了贡献。提出的研究目标如下：
在Bbox之外思考：无约束的生成对象合成
生成的AI模型和社交媒体的兴起引发了图像编辑技术的广泛兴趣。现实且可控的图像编辑现在对于内容创建，营销和娱乐等应用是必不可少的。在大多数编辑过程中的一个关键步骤是图像合成，无缝地将前景对象与背景图像集成。然而，图像构成的挑战带来了许多挑战，包括结合新的阴影或反射，照明错位，不自然的前景对象边界，并确保对象的姿势，位置和刻度在语义上是连贯的。以前关于图像合成的作品[5,30,32,59,61]专注于特定的子任务，例如图像融合，协调，对象放置或阴影一代。更多的方法[9,36,50,62]表明，可以使用扩散模型同时处理一些单独的组合方面（即，颜色协调，重新定位，对象几何调整和阴影/反射生成）[18,46]。这种方法通常以自我监督的方式进行训练，掩盖地面真相图像中的对象，并将蒙版的图像用作输入[9,62]，或者在反向扩散过程中仅在掩模区域内deno [9,50]。因此，在本文中，我们提出了一个生成图像合成模型，该模型超出了掩码，甚至使用空掩码，在这种情况下，模型将自然位置在适合尺度的自然位置中自动合成对象。我们的模型是图像合成的第一个端到端解决方案，同时解决了图像合成的所有子任务，包括对象放置。因此，在推理过程中需要掩模作为输入，导致了几个限制：（i）对普通用户进行精确掩码可能是不乏味的，并且可能会导致不自然的复合图像，具体取决于输入蒙版的位置，规模和形状； （ii）掩模区域限制了生成，其训练数据不考虑对象效应，从而限制了合成适当效果的能力，例如长阴影和反射； （iii）物体附近的背景区域往往与原始背景不一致，因为该模型在面具覆盖的情况下不会看到这些区域。为了实现此目的，我们首先使用图像介绍来创建包括图像三重态的训练数据（前景对象，完整的背景图像和
放射治疗中的人工智能
摘要 —人工智能 (AI) 具有改变放射治疗临床工作流程的巨大潜力。自从深度神经网络 (DNN) 引入以来，已经提出了许多基于 AI 的方法来应对放射治疗不同方面的挑战。商业供应商已经开始发布基于 AI 的工具，这些工具可以轻松集成到已建立的临床工作流程中。为了展示 AI 辅助放射治疗的最新进展，我们回顾了放射治疗五个主要方面的基于 AI 的研究，包括图像重建、图像配准、图像分割、图像合成和自动治疗计划。在每一节中，我们都总结和分类了最近发表的方法，然后讨论了挑战、关注点和未来发展。鉴于 AI 辅助放射治疗的快速发展，未来通过放射治疗各个方面的智能自动化可以显着提高放射治疗的效率和有效性。