在ImageNet 的无监督图像生成任务中,MAGE 的 FID 从之前的 > 20 降至 7.04,甚至达到了有监督图像生成的水准(有监督 Latent Diffusion 在 ImageNet 上的 FID 为 3.60): 图3:MAGE 无监督图像生成样例 MAGE 还能够进行各类图像编辑工作,包括 image inpainting、outpainting、uncropping: 图4:MAGE 图像编辑样例 在...
在ImageNet 的无监督图像生成任务中,MAGE 的 FID 从之前的 > 20 降至 7.04,甚至达到了有监督图像生成的水准(有监督 Latent Diffusion 在 ImageNet 上的 FID 为 3.60): 图3:MAGE 无监督图像生成样例 MAGE 还能够进行各类图像编辑工作,包括 image inpainting、outpainting、uncropping: 图4:MAGE 图像编辑样例 在...
在ImageNet 的无监督图像生成任务中,MAGE 的 FID 从之前的 > 20 降至 7.04,甚至达到了有监督图像生成的水准(有监督 Latent Diffusion 在 ImageNet 上的 FID 为 3.60): 图3:MAGE 无监督图像生成样例 MAGE 还能够进行各类图像编辑工...
泻药。今年CVPR 2023中，涉及Inpainting的paper，仅有8篇：1. NÜWA-LIP: Language-guided Image Inpai...
在一篇 CVPR 2023 论文中,来自 MIT 和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架 MAGE,同时在图像识别和生成两大任务上实现了 SOTA。 识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务,如果能将二者合并到一个统一的系统中,这两个任务应该能实现互补。事实上,在自然语言处理中,像 BERT [1] 这样的模型不仅能够生成高质量的...
CVPR 2023 论文分方向整理目前在极市社区持续更新中,已累计更新了158篇,项目地址:https://www.cvmart.net/community/detail/7422 以下是最近更新的 CVPR 2023 论文,包含目标检测、图像处理、人脸、场景重建、医学影像、半监督学习/弱监督学习/无监督学习/自监督学习等方向。
在一篇CVPR 2023 论文中,来自 MIT 和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架MAGE,同时在图像识别和生成两大任务上实现了 SOTA。 识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务,如果能将二者合并到一个统一的系统中,这两个任务应该能实现互补。事实上,在自然语言处理中,像 BERT [1] 这样的模型不仅能够生成高质量的文本...
MAGE 还能够进行各类图像编辑工作,包括 image inpainting、outpainting、uncropping: 图4:MAGE 图像编辑样例 在表征学习方面,MAGE 在 ImageNet linear probing、少样本学习、迁移学习等任务中,相较于目前的 MIM 方法有了大幅提升,并且可以达到或超过目前最优的自监督学习方法的水平。
6.Imagen Editor and EditBench: Advancing and Evaluating Text-Guided Image Inpainting（推进和评估文本...
在ImageNet 的无监督图像生成任务中,MAGE 的 FID 从之前的 > 20 降至 7.04,甚至达到了有监督图像生成的水准(有监督 Latent Diffusion 在 ImageNet 上的 FID 为 3.60): 图3:MAGE 无监督图像生成样例 MAGE 还能够进行各类图像编辑工作,包括 image inpainting、outpainting、uncropping: ...