4. In-Context Generation(上下文生成):在上下文生成任务中,根据一对特定任务示例图像和文本指导,在新的查询图像上理解并执行特定任务。 5. Brain-Guided Generation(脑信号引导生成):脑信号引导生成任务专注于直接从大脑活动控制图像创建,例如脑电图(EEG)记录和功能性磁共振成像(fMRI)。 6. Sound-Guided Generation(...
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一.生产消费模型 在Android系统中,所有图像的绘制都需要渲染到Surface上。Surface的本质是一块渲染缓存,即GraphicBuffer。当Surface渲染完成时,会提交到SurfaceFlinger中对渲染的图像进行合成。但SurfaceFlinger不直接管理Surface,而是管理Layer。Layer与Surface之间通过图像缓存的生产消费模型关联在一起。 生产消费模型的核心类有...
文本生成图像是指输入一段文字描述,由计算机生成一张或多张相关描述的图. 在早期,当人们需要文本描述获取相应的图像时,更多关注的是信息的检索和遍历,即从已经存在的图像中找到合适的内容。 Zhu等[1]提出文字到图片(text-to-picture)的合成系统,通过句中关键字从谷歌图片中检索出最相关的前15张图像,利用文字和图...
视觉生产就是通过一个/一系列视觉过程,产出新的视觉表达。这里的产出是指人或机器能够感知的图像视频,而不是标签或者特征并且必须是新的视觉表达,和输入的不一样。在过去,这个过程大多数是由人工来实现,但是现在我们希望通过AI技术,来产生一系列新的图像
基于用户给定的控制信息进行条件图像生成(Conditional Image Synthesis)在创建复杂视觉内容中起着关键作用。近年来,扩散模型(Diffusion Models)已经成为图像生成的高效方法,这使得基于扩散的条件图像生成(Diffusion-based Conditional Image Synthesis, DCIS)工作迅速增长。
VAE是在Autoencoder的基础上让图像编码的潜在向量服从高斯分布从而实现图像的生成,优化了数据对数似然的下界,VAE在图像生成上是可并行的, 但是VAE存在着生成图像模糊的问题。 3.基于流的方法(Glow) Glow提出了一种新的基于流的生成模型,通过寻找可逆的双射来实现输入和潜在空间的相互转换,其在标准图像建模基准上的对...
AIGC,这个当前的现象级词语。本文尝试从文生图的发展、对其当前主流的 Stable Diffusion 做一个综述。以下为实验按要求生成的不同场景、风格控制下的生成作品。 01 概述 技术演进一:昙花初现 GAN 家族 GAN 系列算法开启了图片生成的新起点。GAN的主要灵感来源于博弈论中零
神经网络作为一种基础性工具,被广泛应用于图像生成领域,并在不断的研究和改进中,取得了诸多优秀的成果。本文将从神经网络的基本原理入手,综述基于神经网络的图像生成技术的研究现状,并探讨其未来发展的方向与前景。 一、神经网络的基本原理 神经网络是一种通过模拟人类神经系统进行信息处理的算法模型。它由多个神经元...
原始GAN由生成器 G G G和判别器 D D D构成,生成器的目的就是将随机输入的高斯噪声映射成图像(“假图”),判别器则是判断输入图像是否来自生成器的概率,即判断输入图像是否为假图的概率。 GAN的训练是个动态的过程,是生成器 G G G与判别器 D D D两者之间的相互博弈过程。生成器G要生成假图骗过判别器 D...