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World File Search System图像生成
基于AI的图像生成
基于机器学习的图像生成模型（例如稳定扩散）现在能够生成很难与真实图像区分开的合成图像，这引起了许多法律和道德问题。作为缓解措施的潜在度量，可以训练神经网络检测许多生成模型合成的图像中存在的数字伪像。但是，由于所讨论的伪影通常是特定于模型的伪像，因此这些所谓的探测器通常会出现来自模型的图像时的性能差，因此尚未接受过培训。在本论文中，我们研究了Dreambooth和Lora，最近出现了两种精细方法，以及它们对假图像探测器的性能的影响。Dreambooth和Lora可用于微调一个稳定的扩散基础模型，该模型具有创建基本模型更改版本的效果。可以这样做的便捷性导致了社区产生的合成图像的扩散。然而，模型微调对图像可检测性的影响尚未在科学背景下研究。因此，我们提出以下研究问题：使用Dreambooth或Lora对稳定的扩散基本模型进行微调会影响仅在基本模型图像上训练的探测器的性能指标吗？我们采用了一种实验方法，使用验证的VGG16架构将二进制分类作为检测器。我们在来自Imagenet数据集的真实图像上训练检测器，以及由三个不同稳定扩散基础模型合成的图像，从而产生了三个训练有素的检测器。然后，我们在这些模型的微调版本生成的图像上测试他们的性能。我们发现，在使用微调模型发生的图像上测试检测器的准确性低于对训练的基础模型生成的图像进行测试的准确性。在前者类别中，与洛拉生成的图像相比，Dreambooth生成的图像对检测器的影响更大。我们的研究表明，在伪造图像探测器培训的背景下，有必要在Dreambooth微调模型中考虑到不同的实体。
从场景图中基于变压器的图像生成
1恩纳·科尔大学（University of Enna Kore）医学与外科学院，意大利恩纳（Enna）94100； salvatore.lavalle@unikore.it（s.l.）; caterina_gagliano@hotmail.com（c.g.）2临床和实验放射学单元，实验成像中心，IRCCS San Raffaele科学研究所，通过Olgettina 60，20132年意大利米兰； edo.masiello@gmail.com 3，“有机体Di Senso”系“ Sapienza”，VialeDell'università，33，00185，意大利罗马； giannicola.iannella@uniroma1.it（G.I.）; giuseppe.magliulo@uniroma1.it（G.M.）; annalisa.pace@uniroma1.it（A.P。）4人类解剖学和实验肿瘤学，医学院，乌蒙斯健康科学研究所，蒙斯大学，比利时7022 MONS； jerome.lechien@unimons.ac.be Be 5耳鼻喉科服务，圣地亚哥De Costela医院综合大楼，15705 Santiago de Compostela，西班牙； Christian.calvo.henriquez@gmail.com 6医学和外科科学系和高级技术“ GF Ingrassia”，Ent科，卡塔尼亚大学，Via S. Sofia，S。Sofia，78，95125，意大利Catania，意大利； s.cocuzza@unict.it（s.c。）; federicamariaparisi@gmail.com（F.M.P。） ： +39-3204-1545-764人类解剖学和实验肿瘤学，医学院，乌蒙斯健康科学研究所，蒙斯大学，比利时7022 MONS； jerome.lechien@unimons.ac.be Be 5耳鼻喉科服务，圣地亚哥De Costela医院综合大楼，15705 Santiago de Compostela，西班牙； Christian.calvo.henriquez@gmail.com 6医学和外科科学系和高级技术“ GF Ingrassia”，Ent科，卡塔尼亚大学，Via S. Sofia，S。Sofia，78，95125，意大利Catania，意大利； s.cocuzza@unict.it（s.c。）; federicamariaparisi@gmail.com（F.M.P。）： +39-3204-1545-767服务D'Orl et de Chirurgie cervico-faciale，中心医院蒙特佩利尔，奥古斯丁·弗里奇（Augustin Fliche）80 Avenue Augustin Fliche，34000 Montpellier，法国8，奥托尔希尼尔纳律学系，亚历山大大学，亚历山大21577，奥托尔希元学系； ahmedyassinbahgat@gmail.com 9头颈外科，耳鼻喉科，头颈和口腔外科手术单元，Morgagni Pierantoni医院，经Carlo Forlanini，34，47121Forlí，意大利，意大利； giovanni.cammaroto@hotmail.com 10麻醉和重症监护系Policlinico-san Marco，意大利卡塔尼亚95125； luigilavia7@gmail.com 11 Ent and Audiology系，费拉拉大学，意大利44121 Ferrara； dott.albertocaranti@gmail.com（A.C。）; claudio@claudiovicini.com（c.v.） *通信：tnmaniaci209@gmail.com;电话。
任何时间图像生成的嵌套扩散过程
扩散模型是生成时期的当前最新模型，它通过将生成过程分解为许多细粒度的排除步骤，从而综合了高质量的图像。尽管其性能良好，但扩散模型在计算上还是需要许多Neu-ral功能评估（NFES）。在这项工作中，我们提出了一种基于扩散的方法，该方法在完成前在任意时间停止时可以生成可行的图像。使用现有的预处理扩散模型，我们表明可以将生成方案重新组成为两个嵌套扩散过程，从而可以快速迭代的迭代细化。在实验和基于稳定的基于扩散的文本对图像生成的实验中，我们在定性和定量上都表明，我们的方法的相互作用质量大大超过了原始扩散模型的质量，而最后一代结果仍然可比。我们说明了嵌套扩散在多种设置中的适用性，包括用于求解逆概率，以及在整个采样过程中允许用户干预，用于快速基于文本的内容创建。1
使用摄影测量从立体图像生成 DEM......
earsel.org › 2016/11 › 4-2_14_Toutin PDF 作者：T Toutin · 被引用次数：85 — 作者：T Toutin · 被引用次数：85 airborne SAR and ERS-SAR stereo pairs, respectively. ... These virtual 3-D models support ... digital stereoplotter, the DVP, to process different types.
对图像生成模型的文本调查-IJRPR
TIG模型背后的核心原理涉及复杂的神经网络的利用，通常利用诸如生成对抗网络（GAN）和自动回归变形金刚等体系结构。这些模型具有理解和解释文本输入的能力，随后生成与所提供的描述保持一致的图像。该过程涉及从文本提示中学习复杂的模式，纹理和上下文细节，展示了这些模型在不同域中彻底改变内容创建的潜力。随着TIG的景观继续发展，必须对现有文献进行全面审查，以了解这个新兴领域内的细微差别，挑战和进步。在这篇综述中，我们深入研究了15篇开创性论文，这些论文对文本到图像生成模型的开发和完善有重大贡献。
文字与图像生成的原理与实务生成ai
机器人和自主代理系列）●凯文·墨菲（Kevin Murphy），机器学习：概率的观点。●Daphne Koller和Nir Friedman，概率图形模型：原理和技术，
文字与图像生成的原理与实务（生成ai
「生成式ai：文字与图像生成的原理与实务」是一门兼具理论深度与实作乐趣文字与图像生成的原理与实务」是一门兼具理论深度与实作乐趣，专为希望深入了解生成式ai ai ai的认识是基础还是进阶，我们都希望透过这门课程
产品设计中人工智能图像生成工具的比较
摘要 近年来，人工智能 (AI) 图像生成器的复杂程度和公众可访问性显著提高，能够从一行文本创建逼真的复杂图像。这些图像生成器的一个潜在应用是在产品设计项目的概念生成阶段。在概念生成中成功实施 AI 文本转图像生成器可以为公司和设计师节省成本和时间。因此，本文的目的是研究 AI 与产品设计和教育的整合。进行了文献综述，以大致了解 AI 是什么以及 AI 图像生成器如何工作。进行了一项实验，使用了三个不同的图像生成器：Stable Diffusion、DALLꞏE 2 和 Midjourney。每个 AI 文本转图像生成器都生成了三张餐桌图像，并将其插入到加权和评级矩阵中，与宜家的三张真实餐桌一起作为概念进行评级。矩阵中有四个设计规范来评估概念：美观度、性能、尺寸、安全性。该矩阵已发送给产品设计专业的学生和毕业生，以匿名方式填写。得分最高的概念来自宜家，其次是 DALLꞏE 2 生成的概念。根据实验结果，得出结论，AI 图像生成器还不是产品设计中概念生成的可行替代方案，但可以成为在概念生成阶段激发设计师使用新想法的有用工具。
了解文本到图像生成模型中的内爆
最近的作品表明，文本到图像生成模型非常容易受到各种中毒攻击的影响。经验结果发现，这些模型可以通过改变单个文本提示和相关视觉特征之间的提示来破坏。此外，许多并发的中毒攻击可能引起“模型内爆”，在该模型无法为未加入的提示中产生有意义的图像。这些引人入胜的发现突出了缺乏直观的框架来理解对这些模型的中毒攻击。在这项工作中，我们通过对潜在扩散模型中的跨注意机制的行为进行调整和分析，建立了图像生成模型的易绝化的第一个分析框架。我们将跨注意训练模拟为“监督图对齐”的抽象问题，并通过对齐难度（AD）度量来正式量化训练数据的影响。广告越高，对齐越难。我们证明，广告随着中毒的个别提示（或概念）的数量而增加。随着广告的增长，对齐任务变得越来越困难，产生了高度扭曲的结果，这些结果经常绘制有意义的文本提示到未定义或毫无意义的视觉表示。因此，生成模型爆炸并输出随机，整个图像。我们通过广泛的实验来验证我们的分析框架，并在产生新的，不可预见的见解时确认并解释了模型内爆的意外（和无法解释的）效果。我们的工作提供了一种有用的工具，用于研究针对扩散模型及其防御能力的中毒攻击。