XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像编辑
像素：基于潜在手术的基于Xemplar的渐进图像
语言引导的图像编辑扩散模型的最新进展通常由繁琐的及时工程设计，以精确表达所需的更改。从野外图像示例中对指导的直观替代呼吁，可以帮助用户将他们想象中的编辑栩栩如生。基于现代示例的编辑方法回避利用预先现有的大型文本对图像（TTI）模型所学到的丰富潜在空间，并以精心策划的目标功能来重新接受培训以完成任务。尽管有些有效，但这需要重要的构成资源，并且缺乏与不同的基本模型和任意示例计数的兼容性。在进一步研究中，我们还发现这些技术将用户控制限制在整个编辑区域中仅应用统一的全球变化。在本文中，我们介绍了一个新颖的框架，用于使用现成的扩散模型（称为像素）进行典范驱动的编辑，以通过对编辑进行粒状控制，从而在像素或区域水平上进行调整，从而实现自定义。我们的方法仅在插入期间运行，以促进模仿编辑，使用户能够从动态数量的参考图像或多模式提示中汲取灵感，并逐步合并所有变化，而无需重新调整或调整现有TTI模型。这种细粒度控制的能力开辟了一系列新的可能性，包括对单个对象的选择性修改和指定逐渐的空间变化。我们证明，像素可以很好地编辑高质量的编辑，从而显着改善了定量指标和人类评估。通过使高质量的图像编辑更易于访问，Pixels有可能在易于使用任何开源图像生成模型的情况下向更广泛的受众提供专业级的编辑。
使用...根据图像确定一个人的年龄
目前，技术视觉领域正在积极发展 [1-5]。物体的检测和识别不仅用于专业活动 [6, 7]，也用于智能手机的普通用户 [8]。计算机视觉的任务非常多样化，具体来说，它可以是文本识别、生物识别、视频分析、卫星图像分析、图像编辑、体积模型重建、驾驶汽车 [1-3、5、8、9]。这些和许多其他任务都可以使用神经网络来解决。特别是，人工神经网络用于解决图像识别 [10] 和检测物体分类的问题 [11, 12]。这项工作的目的是研究卷积神经网络 (CNN) [13, 14] 的适用性，以解决基于图像自动确定人员年龄的问题。
在神经辐射场中学习重新分解和内在分解
从神经辐射场中提取固有组件（例如重新传播和阴影）的任务越来越感兴趣。然而，当前方法在合成场景和孤立的对象上很大程度上有效，忽视了具有背景的真实场景的复杂性。为了弥补这一差距，我们的研究引入了一种与内在分解相关的方法。通过杠杆式的灯光变化，以生成伪标签，我们的方法为固有分解提供了指导，并需要地面真相数据。我们的方法以物理约束为基础，可确保各种场景类型的鲁棒性，并减少对预先训练的模型或手工制作的先验的依赖。我们在合成和现实世界数据集上验证了我们的方法，从而实现了令人信服的重新研究。此外，我们的方法对图像编辑任务的适用性展示了有希望的结果。
生成图像作为动作模型
摘要：图像生成扩散模型已经过微调，以解锁新功能，例如图像编辑和新型视图合成。我们可以类似地解锁视力控制的图像生成模型吗？我们提出了G Enima，这是一种行为粘合剂，将稳定扩散到“绘制关节运动”作为RGB图像的目标。这些图像被馈入一个控制器，将视觉目标映射到一系列关节位。我们在25个rlbench和9个现实的操纵任务上研究G尼马。我们发现，通过将动作提升到图像空间中，Internet预训练的扩散模型可以生成优于状态的视觉运动方法的策略，尤其是在对场景扰动的鲁棒性和对新颖对象的推广方面。尽管缺乏深度，关键点或运动规划剂等先验，我们的方法也与3D代理具有竞争力。
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
在图像隐私保护中检查人类对生成内容替代的感知
照片中信息的丰富性通常会威胁到隐私，因此通常采用图像编辑方法来进行隐私。现有的图像隐私保护技术，例如模糊，常常难以在强大的隐私保护和保持图像可用性之间保持平衡。为了解决这个问题，我们使用最先进的生成性技术在图像Pri Vacy Protection中引入了一种生成含量替代（GCR）方法，该方法无缝地将其替代与类似且现实的替代品替代了隐私的含量。与四种普遍的图像保护方法相比，GCR始终表现出低可检测性，从而使编辑的检测非常具有挑战性。gcr在阻碍特定内容的识别并设法维持图像的叙事和视觉和谐方面也表现出色。这项研究是一项试点研究，并鼓励对GCR进行进一步的创新，并开发工具，以使用类似于GCR的方法来实现人类在环境图像隐私保护。
![arxiv：2401.13011v1 [CS.CV] 2024年1月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\67707d93a68d8de92fb0df09f0166afe1e307108.webp)
arxiv：2401.13011v1 [CS.CV] 2024年1月23日
摘要本文介绍了一种新颖的生成模型，协作竞争代理（CCA），该模型利用了基于多种大语言模型（LLMS）代理的能力来执行复杂的任务。从属性对抗网络（GAN）中汲取灵感，CCA系统采用了两种平等地位生成器代理和一个鉴别剂。发电机独立处理用户指令并生成结果，而鉴别器评估输出，并为发电机代理提供反馈，以进一步反映和改善生成结果。与以前的生成模型不同，我们的系统可以遵守生成的中间步骤。由于其透明度，这将使每个发电机代理从其他成功执行中学习，从而使协作竞争增强了系统结果的质量和鲁棒性。这项研究的焦点是图像编辑，表现了CCA能够强大地处理复杂的内部结构的能力。本文的主要贡献包括引入基于多代理的Gen-
iffusion r Enderer：视频扩散模型
理解和建模照明效应是计算机视觉和图形中的基本任务。经典的基于物理的渲染（PBR）准确模拟了光线传输，但依赖于精确的场景表示形式 - 说明3D几何，高质量的材料和照明条件 - 在现实世界中通常是不切实际的。因此，我们介绍了一种iffusion r Enderer，这是一种神经方法，该神经方法解决了整体框架内的反向和正向渲染的双重问题。杠杆功能强大的视频扩散模型先验，逆装置模型准确地估算了现实世界视频中的G-buffers，为图像编辑任务提供了一个接口，并为渲染模型提供了培训数据。相反，我们的重新设计模型从G-buffers产生了无明确的光传输模拟的影像图像。具体来说，我们首先训练一个视频扩散模型，用于构成综合数据的反向渲染，该模型可以很好地推广到现实世界的视频，并使我们能够自动化不同标签的真实世界视频。我们
零件的双线性模型和生成对抗网络中的外观
摘要 - 对生成对抗网络（GAN）的理解进步已导致视觉编辑和合成任务的显着进步，并利用了嵌入在预训练的gan的潜在空间中的丰富语义。但是，现有方法通常是针对特定的gan体系结构量身定制的，并且仅限于发现不促进局部控制的全球语义方向，或者需要通过手动提供的区域或细分口罩进行某种形式的监督。从这个角度来看，我们提出了一种建筑敏锐的方法，该方法共同发现代表空间部分及其外观的因素，以一种完全无监督的方式。这些因素是通过在特征图上应用半非谐音张量分解来获得的，这反过来又可以通过像素级控制来实现上下文感知的本地图像编辑。此外，我们表明发现的外观因子对应于无需使用任何标签的概念的显着图。对广泛的GAN体系结构和数据集进行了实验，表明，与最新的状态相比，我们的方法在训练时间方面更有效，最重要的是，提供了更准确的局部控制。
摄影中的人工智能技术及未来挑战与思考
摘要：人工智能（AI）的快速发展对摄影领域产生了深远的影响，改变了摄影图像的创作和处理方式。本研究从多个角度探讨了AI在摄影领域的应用及其面临的挑战。首先，介绍了AI技术在摄影领域的优势，包括图像识别与分析、图像生成与创作、智能图像编辑与后期处理等。然而，AI技术带来的便利也带来了新的问题和挑战，包括AI生成图像的真实性、个人隐私、偏见和公平性等问题。本研究还讨论了AI技术对摄影师作为艺术家的角色以及社会对艺术的价值观可能产生的影响。为实现研究目标，本文采用了综合研究方法，包括文献综述、学术文章和案例研究分析以及对摄影师和行业专业人士的访谈。最后，论文强调了平衡技术进步与伦理道德考量的重要性，并提出了相应的分析和建议，以促进人工智能与摄影的和谐发展，为未来艺术发展营造更加健康、有利的氛围。