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World File Search System图像编辑
脑监督图像编辑
尽管用于语义图像编辑的深度神经模型最近取得了进展，但目前的方法仍然依赖于明确的人工输入。先前的工作假设有手动整理的数据集可用于监督学习，而对于无监督方法，需要人工检查发现的组件以识别那些修改有价值语义特征的组件。在这里，我们提出了一种新颖的替代方法：利用大脑反应作为学习语义特征表示的监督信号。在一项神经生理学实验中，向参与者 (N=30) 展示人工生成的面孔并指示他们寻找特定的语义特征，例如“老”或“微笑”，同时通过脑电图 (EEG) 记录他们的大脑反应。使用从这些反应推断出的监督信号，学习生成对抗网络 (GAN) 潜在空间内的语义特征，然后将其用于编辑新图像的语义特征。我们表明，隐性大脑监督实现的语义图像编辑性能与显性手动标记相当。这项工作证明了利用通过脑机接口记录的隐性人类反应进行语义图像编辑和解释的可行性。
迈向图像编辑方法的定量评估指标
在生成AI的快速发展的领域中，这项工作采取了初步步骤，以建立用于比较图像编辑方法的系统范围。当前，缺乏用于评估IMED编辑任务的定量指标，而新方法主要是定性评估的。我们的方法涉及三个关键组成部分：1）使用gan-Control创建大型合成数据集，该数据集可以生成地面图像，以跨不同面部身份进行一致的编辑； 2）匹配过程，将编辑的图像与相应的地面真相配对； 3）将感知距离指标应用于匹配对。我们通过用户研究和一组仿真实验评估了我们提出的框架的有效性。我们的结果表明，我们的方法可以以与人类判断相符的方式对图像编辑方法进行排名。这项研究旨在为随后的研究中的图像编辑技术建立全面的评估框架奠定基础，并就此主题进行对话。
提高恶意 AI 图像编辑的成本
我们将从真实图像分布 q ( · ) 中 (近似) 采样的任务视为一系列去噪问题。更准确地说，给定一个样本 x 0 ∼ q ( · ) ，扩散过程逐步添加噪声以生成样本 x 1 , ..., x T 进行 T 步，其中 x t +1 = a t x t + b t ε t ，并且 ε t 从高斯分布 2 中采样。请注意，因此，当 T →∞ 时，样本 x T 开始遵循标准正态分布 N (0 , I )。现在，如果我们逆转此过程，并且能够在给定 x t +1 的情况下对 x t 进行采样，即对 x t +1 进行去噪，我们最终可以从 q ( · ) 生成新样本。这只需从 x T ∼N (0 , I ) 开始（这对应于 T 足够大），然后对这些样本进行 T 步迭代去噪，即可生成新图像 ˜ x ∼ q ( · )。
在扩散模型中探索低维子空间的可控图像编辑
最近，扩散模型已成为强大的生成模型类别。尽管他们成功，但对他们的语义空间的理解仍然有限。这使得在没有其他培训的情况下，获得精确且脱节的图像生成，尤其是以无监督的方式而挑战。在这项工作中，我们从有趣的观察中提高了对它们的语义空间的理解：在一定范围的噪声水平中，（1）扩散模型中学习的后均值预测指标（PMP）是局部线性的，（2）其Jacobian的单数矢量位于其低度语义语义下集中。我们提供了坚实的理论基础，以证明PMP中的线性和低级别的合理性。这些见解使我们能够提出一种无监督的，单步的，无训练的LO W-rank Co n-trollable图像编辑（LOCO编辑）方法，用于在扩散模型中精确局部编辑。LOCO编辑确定了具有良好属性的编辑说明：同质性，可传递性，合成性和线性性。Loco编辑的这些属性从低维语义子空间中受益匪浅。我们的方法可以进一步扩展到各种文本到图像扩散模型（T-Loco Edit）中的无监督或文本监督编辑。最后，广泛的经验实验证明了Loco编辑的有效和效率。可以在项目网站上找到代码和ARXIV版本。1
基于闪光灯的高级...
内存计算（CIM）是解决“记忆墙”和效果瓶颈的有效技术方法。许多新出现的非挥发性记忆（NVM），例如电阻随机访问记忆（RRAM）[1-3]，相位变化记忆（PCM）[4，5]，铁电RAM（FERAM）[6，7]和灰烬记忆[8-13]，并且在许多人工网络中都表现出了良好的能力。重新说，高精度的CIM体系结构吸引了更多的关注，因为它可以提供一种基本的方法来满足不同科学计算的严格要求[2，14]。泊松图像编辑[15]是一种无缝图像编辑算法，在保留源图像的梯度信息的同时，已广泛用于融合背景图像和目标图像。要使用CIM体系结构实施高精度泊松图像编辑，有必要确保单元格和阵列具有良好的稳定性和稳健的可靠性。与其他NVM相比，在超高/效率上，良好的可靠性和对细胞变化的强可控制性方面，闪光内存具有显着的好处，因此在高精度计算中具有很大的优势。重要的是，灰烬内存与外围电路具有很大的兼容性，并且能够设计大型CIM阵列以进行大规模处理。到目前为止，已经根据NORPH ASH记忆报告了神经网络的CIM体系结构的大量作品。在2017年，Guo等人首先证明了基于嵌入的和灰分记忆技术的混合信号神经形态分类器。[8]。用于更多能量的卷积操作，
单细胞分辨率的计算机空间转录组编辑
动机：生成对抗网络 (GAN) 在文本引导的自然图像编辑方面取得了令人印象深刻的表现。然而，对于具有匹配基因表达和生物医学图像数据的空间转录组学 (ST) 技术，GAN 的类似效用仍未得到充分研究。结果：我们提出了硅基空间转录组编辑，可以实现基因表达引导的免疫荧光图像编辑。使用从正常和肿瘤组织切片中提取的细胞级 ST 数据，我们在 GAN（反转）框架下训练该方法。为了模拟细胞状态转换，我们将编辑后的基因表达水平输入到训练模型中。与正常细胞图像（基本事实）相比，我们成功地模拟了从肿瘤到正常组织样本的转变，并以可量化和可解释的细胞特征来衡量。可用性和实施：https://github.com/CTPLab/SST-editing 。
C9orf72 ALS/FTD二肽重复蛋白水平通过抑制PKA或增强蛋白质降解的小分子降低对扩散：全面的多模式对象级图像编辑器
基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果，其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时，用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制（即对象）组成图像，并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2，15，24，27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观，因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时，迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号，例如Hu等人。[18]，Patashnik等。[34]，Zeng等。[58]，草图[50]，图像[5，47，54]编辑图像。但是，其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱，要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同，我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件，即对象级编辑。我们表明，我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务，从而实现全面的编辑功能。
图像和视频生成的第一个开发套件ai〜稳定扩散，...
9瓷砖用于图像编辑和处理（线条艺术，面部变化等）：背景替换10参考图像编辑和处理（线条艺术，面部，面部变化等）：面部替换a 11 stable视频扩散txt2img txt2img图像从文本a 12 txt2Video生成text2vide x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Imbory ot gpu becarty x a text x a overative有。 Python版本A 14 TXT2IMG（Jupyter）从文本生成图像。 Jupyter notebook version A 15 Img2img(jupyter) Image generation from images A 16 mask (jupyter) Image replacement with partial mask × error 17 clip guidance (jupyter) Background replacement A 18 Multiprompting (jupyter) Background replacement, multi A 19 variants (jupyter) Background changes in several patterns A 20 Animation animation generation B credit is required 21 rest api: Account rest method检查帐户状态，例如使用https 22 REST API提出请求的信用次数：TXT2IMG REST方法从文本A 23 REST API生成图像：IMG2IMG REST方法生成图像B信用brect of Sirmine brect
使用数码摄影向学生讲授白平衡和色彩校正
传统上，很难向图形通信专业的学生解释光源对彩色图像的影响，因为必须先冲洗胶片才能获得反馈。然而，数码相机的出现使人们不仅可以用照片捕捉正确的颜色，还可以故意捕捉不正确的颜色。此外，几乎可以立即向学生提供反馈。由于原始照片的质量和准确性会影响所有后续过程，本文将描述一个演示活动，教学生为什么以及如何捕捉与原始场景非常接近的图像、校准显示器的重要性以及如何使用图像编辑软件来纠正错误捕捉的图像。