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工业革命中的生成AI
在撰写本文时，生成的AI正在快速发展，技术能力和应用以惊人的速度扩展。从2023年3月的OpenAI发布GPT-4到Anthropic的Claude-21和Facebook的Llama-22，在2023年7月，生成语言模型在几个月内代码生成，数学解决问题，交互长度和成本效率方面已经取得了迅速的进步。自2022年11月启动Chatgpt以来，在GPT模型上构建的应用程序的扩散证明了这一增长，在OpenAI平台上注册了400多个效率工具，涵盖了图像生成，笔记摄取，任务管理等。此外，将GPT模型集成到10,000多种产品中强调了生成AI的广泛效用。
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。*
欧洲人权、民主与法治公约（零草案）
目的公约制定了基本原则和规则，旨在确保人工智能系统的设计、开发和使用完全符合保护人权、民主运作和尊重法治的目标。人工智能系统（定义）人工智能系统是指本文件和缔约方国家立法中定义的任何算法系统或此类系统的组合，它使用源自统计学或其他数学方法的计算方法来执行通常与人类智能相关的功能，并且能够协助或取代人类活动执行某些功能（包括预测、规划、分类、模式识别、组织、感知、语音/声音/图像识别、文本/声音/图像生成、语言翻译、交流、学习、表示和解决问题）。公共部门承诺《公约》缔约方在国家层面必须确保：
使用生成对抗的自定义服装生成...
钦奈印度大学摘要：在本文中，我们建议将Cyclegan用于定制服装生成。Cyclegan是一种生成对抗网络（GAN），可以学习从一个域将图像映射到另一个域而不需要配对的训练数据。我们的目标是根据来自其他源域的现有图像生成新的，逼真的图像。我们提出了一种新颖的方法，该方法将Cyclean和使用一小部分配对数据结合在一起。我们的方法能够生成既现实又具有视觉吸引力的自定义服装，并具有高质量的细节和纹理。我们使用服装数据集评估了我们的方法，并证明它在图像质量和视觉相似性方面表现优于其他最先进的方法。索引条款 - Cyclean，Gan。
基于得分的生成模型破坏
基于得分的生成模型（SGM）在巨大的图像生成任务中取得了显着的成功，但它们的数学基础仍然受到限制。在本文中，我们分析了SGM在学习下高斯概率分布家族时的近似和概括。我们将相对于标准高斯度量的相对密度而言，引入了概率分布的复杂性概念。我们证明，如果对数相关密度可以通过一个神经网络局部近似，该神经网络可以适当地界定参数，那么经验分数与匹配的经验分布产生的分布近似于总变化的目标分布与尺寸与独立的速率。我们通过例子说明了我们的理论，其中包括某些高斯人的混合物。我们证明的一种基本要素是为与前进过程相关的真实分数函数得出无维度的深神网络近似率，这本身就是有趣的。
人工智能将取代谁？生成式人工智能对在线自由职业平台的影响 ∗
本文使用来自全球领先的自由职业平台的大型数据集，研究了生成式人工智能技术对在线自由职业者需求的影响。我们确定了受生成式人工智能影响更大的工作类型，并量化了异质影响的大小。我们的研究结果表明，在推出 ChatGPT 后的八个月内，与需要大量手工技能的工作相比，与写作和编码相关的自动化倾向工作的职位数量减少了 21%。我们还发现，图像生成人工智能技术的引入导致与图像创建相关的职位数量减少了 17%。我们使用 Google Trends 来表明，自动化倾向工作对自由职业者的需求下降越明显，与公众对 ChatGPT 可替代性的认识越高相关。
在有限间隔中应用指导可以改善扩散模型中的样本和分布质量
指导是从图像生成扩散模型中提取最佳性能的关键技术。传统上，在图像的整个采样链中都施加了恒定的引导权重。我们表明，指导显然在链的开始（高噪声水平）上是有害的，这在很大程度上是不必要的（低噪声水平），而仅在中间有益。因此，我们将其限制在特定的噪声水平范围内，从而提高了推理速度和结果质量。这个有限的指导间隔将Imagenet-512中的记录FID显着提高到1.81至1.40。我们表明，在不同的采样器参数，网络体系结构和数据集上，它在定量和质量上都是有益的，包括稳定扩散XL的大规模设置。因此，我们建议将指导间隔视为使用指导的所有扩散模型中的超参数。
用tempus AI的高级成像功能彻底改变药物筛查
tempus AI已经开发了一种基于神经网络的模型，该模型将光显微镜图像转换为虚拟的燃料图像，从而消除了对细胞毒性染料的需求。此外，该模型的更引人注目的扩展超出了虚拟染色，以预测药物对光学显微镜图像中存在的所有类器官的功效，从而实现了药物反应的时间监测。该模型被称为正规条件对抗（RCA）网络，是针对图像生成和生存能力预测量身定制的生成对抗网络（GAN）的创新扩展。在多种癌症类型的29,000多个配对图像的不同数据集上进行了培训，RCA网络准确地复制了荧光信号，并直接从Brightfield图像中评估了药物反应。
理解和改善对抗性...
潜在扩散模型（LDM）在图像生成中实现了最先进的性能，但提高了版权和隐私问题。对LDM的对抗性攻击是为了保护未经授权的图像免于在LDM驱动的几弹性生成中使用。但是，这些攻击遭受了中等的表现和过度的计算成本，尤其是在GPU内存中。在本文中，我们提出了对LDM的有效对抗性攻击，该攻击表现出了针对最先进的LDM的最先进的发电管道的卓越性能。我们通过引入多种机制并将攻击的内存成本降低到小于6GB，以记忆效率实现攻击，这使各个用户可以对大多数消费者GPU进行攻击。我们提出的攻击可能是面临LDM为保护自己带来的版权和隐私风险的人们的实用工具。
