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World File Search System图像生成
此微管不存在：扩散模型的超分辨率显微镜图像生成
生成模型（例如Di usion模型）在近年来已取得了显着的进步，从而使能够综合各个领域的高质量现实数据。在这里，探索了在超分辨率显微镜图像上的分解模型的适应和训练。表明，生成的图像类似于实验图像，并且生成过程不会从训练集中的现有图像中显示出很大程度的记忆。为了证明生成模型在数据增强中的有用性，将基于基于学习的高分辨率数据训练的基于深度学习的单位图（SISR）方法的性能与单独使用实验图像或数学建模产生的图像进行了比较。使用一些实验图像，改进了重建图像的重建质量和空间分辨率，从而展示了分解模型图像产生的潜力，以克服显微镜图像收集和注释的限制。最后，该管道公开可用，可在线运行和用户友好，以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了显微镜任务的生成分歧模型的潜在贡献，并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
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。
动态产品图像生成和推荐的个性化电子商务
用户与推荐产品的参与受到其演示文稿的极大影响[3]，这仅次于其相关性。在在线广告中尤其如此，因为用户的主要重点不是建议。广告活动的创意通常是非常谨慎的，但是这种方法并不能扩展产品级广告活动（例如重新定位，Dy-Namic产品ADS（DPA）），其中对产品目录的每个项目都应在具有不同纵横比的任何AD位置上进行。常见的方法是显示原始产品图像，并带有其他设计元素。我们通过使用图像生成方法来证明这一点，并将产品放置在适当的环境中。这些更引人注目的创意者增加了用户参与度。此解决方案也可用于增强用户生成的产品照片（例如在市场上可能是在吸引力较小的环境中采取的。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
DreamDiffusion：通过时间掩蔽信号建模和 CLIP 对齐实现高质量 EEG 到图像生成
摘要。本文介绍了 DreamDiffusion，这是一种直接从脑电图 (EEG) 信号生成高质量图像的新方法，无需将想法转化为文本。DreamDiffusion 利用预先训练的文本到图像模型，并采用时间掩蔽信号建模来预训练 EEG 编码器，以获得有效且稳健的 EEG 表示。此外，该方法进一步利用 CLIP 图像编码器提供额外的监督，以更好地将 EEG、文本和图像嵌入与有限的 EEG-图像对对齐。总体而言，所提出的方法克服了使用 EEG 信号进行图像生成的挑战，例如噪声、信息有限和个体差异，并取得了令人鼓舞的结果。定量和定性结果证明了所提方法的有效性，这是朝着便携式和低成本“思想到图像”迈出的重要一步，在神经科学和计算机视觉领域具有潜在的应用。
用AI图像生成器绘制未来
研究人员旨在研究AI图像生成器上10位方便采样的视觉艺术家的观点，以推断人类和AI可以和平合作的未来。研究人员特别致力于了解视觉艺术家对AI图像发生器的看法。通过在菲律宾马尼拉大都会的Discord进行的，该研究利用有目的的抽样来确保各种艺术形式和艺术家背景的多样性。数据收集方法包括焦点小组讨论和创造性的输出会话，使参与者可以透明地表达他们的观点并将AI艺术整合到他们的工作中。主题分析（Robinson，2018）被用来确定参与者对AI图像发生器的情感中的共同主题和模式。结果表明，视觉艺术家对AI图像发生器的看法混杂。参与者对AI的剥削，道德问题和当前的效率低下表示担忧，以产生准确而深情的艺术品。尽管如此，他们承认了AI Image Generator的潜力加快创意过程，产生灵感和帮助技术方面。但是，参与者强调，由于不准确，其当前状态的AI作为可靠的参考工具不足。在高等教育的背景下，整合AI图像生成器提供了增强技术技能，培养创新并为学生做好数字艺术和相关领域职业的机会。
用子路线线性近似模型加速图像生成
摘要。扩散模型已在图像，音频和视频生成任务中显着提高了最新技术的状态。但是，它们在实际情况下的应用是由于推理速度缓慢而阻碍。从一致性模型中汲取灵感，我们提出了pproximation m odel（Splam）的s ub-p ath linear，它可以加速扩散模型，同时保持高质量的图像产生。SPLAM将PF-ode轨迹视为一系列的PF-ode子路径除以采样点，并利用子路线线性（SL）ODES沿每个单独的PF-ode子path形成一个预处理且连续的误差估计。此类SL-dodes上的优化允许Splam与累积近似误差较小的构图构图。还开发了一种有效的蒸馏方法，以促进预训练的扩散模型（例如潜在扩散模型）的局限。广泛的实验结果表明，SPLAM达到了显着的训练效率，只需要6个A100 GPU天才能制造出2到4步生成的高质量生成模型。对Laion，MS Coco 2014和MS Coco 2017数据集进行了全面评估，还表明，Splam超过了几步生成任务中现有的加速方法，在FID和生成图像的质量上都实现了最先进的性能。
使用 OpenAI 和 Streamlit 的 AI 图像生成器
在数字化转型时代，人工智能 (AI) 与创造力的结合为艺术、设计和内容创作开辟了新途径。该领域的最新进展之一是 OpenAI 的 DALL-E 3，这是一种先进的设计模型，可以从简单的描述中生成详细而富有创意的图像。这种非凡的能力不仅使艺术变得民主化，而且还改变了不同行业中视觉内容的设计和制作方式。Python 共享用于构建交互式 Web 应用程序的框架。Streamlit 的简单性和易用性使其成为创建基于 Web 的界面的理想选择，这些界面使用 DALL-E 3 的创意功能使 AI 驱动的图形在访问者眼中显得更加广阔。此次合作的主要目标是创建一个直观的平台，用户可以轻松创建自定义视觉效果以满足他们的特定需求。无论是营销活动、社交媒体内容、教育材料还是个人项目，潜在的应用多种多样。该项目旨在解锁新
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。
p riv i Mage：使用具有语义意识读写的扩散模型差异私有合成图像生成
年龄，精心选择预训练数据，促进具有高保真和效率的DP数据集的有效创建。p iVimage首先使用公共数据集建立语义查询函数。然后，此功能有助于查询敏感数据集的语义分布，从而促进了从公共数据集中选择使用类似语义进行预训练的数据。最后，我们使用选定的数据预先培训图像通用模型，然后使用私有随机梯度下降（DP-SGD）在敏感数据集上微调此模型。p Ivimage使我们能够训练一个易于参数化的生成模型，从而在DP-SGD训练过程中降低了梯度的噪声并增强训练稳定性。广泛的实验表明，与最先进的方法相比，P iVimage仅使用1％的公共数据集进行预训练和7.6％的参数，而实现了卓越的合成性能并保守更多的计算资源。平均而言，P铆接比最先进的方法提高了6.8％的FID和分类精度13.2％。可以在线访问复制软件包和数据集1。