7月21日,中国计算机学会(CCF)推荐的A类国际学术会议ACM Multimedia 2024论文接收结果公布。西湖大学工学院人工智能方向共有6篇论文被录用,本次会议共录用1149篇论文,录用率为26.47%。 国际多媒体会议(ACM International Conference on Multimedia,简称ACM MM)由国际计算机协会(ACM)发起,是多媒体处理、分析与计算领域最具...
本文提出了一种基于可定制指导的对齐人类主观偏好的图像质量评价方法—Align-IQA,该方法能够自适应地对自然场景图像、UGC图像和AIGC图像进行高效的质量评估。 会议背景 2024年10月28日至11月1日,ACM Multimedia(ACM MM) 2024在澳大利亚墨尔本召开,该会议是中国计算机学会(CCF)推荐的多媒体领域的A类国际学术会议。2024...
2024年10月28日至11月1日,ACM Multimedia(ACM MM) 2024在澳大利亚墨尔本召开,该会议是中国计算机学会(CCF)推荐的多媒体领域的A类国际学术会议。2024年共4395篇参与审稿,最终录用1149篇论文,录用率26.1%。 火山引擎-流媒体技术与湖南工商大学、湘江实验室合作的论文”Align-IQA: Aligning Image Quality Assessment Model...
ACM MM 2024将于2024年10月28日至11月1日在澳大利亚墨尔本举行。 本文的贡献包括: 1)提出了频率感知解耦文本嵌入和掩码引导扩散训练策略,帮助模型在学习主体相关概念的同时,排除风格和背景等无关属性的干扰。 2)设计了残差参考注意力机制,通过空间注意力机制来保留生成图像中主体概念的纹理细节。 3)实验结果表明,...
Submissions should be written in English and formatted according to the current ACM two-column conference format. Authors must anonymize their submissions. Suitable LaTeX, Word, and Overleaf templates are available on the ACM website. Submissions can be made through OpenReview. ...
The 2nd International Workshop on Deep Multimodal Generation and Retrieval (MMGR) at ACM Multimedia 2024 focuses on the advancements in deep multimodal learning, emphasizing the integration of diverse data modalities such as text, images, audio, and video. This workshop aims to bring together resea...
🧐ArXivPreprint|OpenReview|ACM Digital Library 📅News Jul. 25th, 2024:We made some refinements and optimizations to the code, including: Unified the model implementation and the options of training settings; Improved the part of multi-card and multi-batch parallel computation; ...
MLIC: Multi-Reference Entropy Model for Learned Image Compression [Arxiv] [ACMDL] is accepted at ACMMM 2023 ! MLIC ++ : Linear Complexity Multi-Reference Entropy Modeling for Learned Image Compression [Arxiv] [OpenReview] is accepted at ICML 2023 Neural Compression Workshop ! Compared with ve...
权益社区-会员充值 Midjourney AI作图 320.AI-全球顶级AI汇聚地 千图网-2亿素材图库 收藏 九七电影院-97电影网在线看电影,支持微信微博观看,无需播放器的电影网站,支持迅雷电影下载 九七电影院-97电影网提供最全的最新电视剧,2021最新电影,韩国电视剧、香港TVB电视剧、韩剧、日剧、美剧、综艺的在线观看和剧集交流...
发表期刊/会议:ACMMM 2024 Conference | OpenReview 影响因子/会议级别:CCF-A Abstract ①研究问题:由于伪造模式的差距,现有方法对由未知算法制作的新颖深度伪造的有效性显著降低。一些研究通过增量学习适应不断出现的深度伪造来增强检测器。尽管取得了进步,但他们忽视了可以轻易导致伪造模式学习不足的新颖样本的稀缺性。