利用文本生成图像技术进行建筑设计构思
我们进行了一项试验,调查文字到图像生成模型是否可以用于创作过程中创作物品的出现前的任务,参与者大多数反馈生成的图像对他们的雕塑制作起到了启发作用,研究还发现生成图像的策略与创作过程的阶段有关。
Feb, 2023
这篇研究论文探讨了人工智能生成图像的创作方式以及弊端,如训练数据的偏见、合成数据常态化可能导致未来图像生成系统的质量下降,以及文本生成图像对人们想象力、抱负和发展的潜在长期影响。
Jun, 2023
该论文着眼于探究文本到图像转换技术在建筑环境领域的实际运用,结果表明这些人工智能技术可以通过系统化的语法基于文本描述生成现实世界图像,具有广泛的应用前景。
Aug, 2022
本文研究了人们对于生成式人工智能中的文本到图像生成技术的看法和担忧,发现尽管参与者意识到技术所带来的风险与危险,却只有少数人认为技术对个人的风险,风险对于其他人来说更容易认识,而且参与者尤其认为艺术家是处于风险中的人群,未尝试过这项技术的参与者对其未来重要性的评价要低于尝试过的参与者,说明许多人仍然未察觉生成式人工智能的潜在个人风险及其所带来的社会变革。
Jun, 2023
文本到图像生成使用神经网络和扩展模型规模的创新模型架构与预测增强技术相结合的方法,提供了几种不同的方法并对其进行了详细比较和评价,为未来的工作提供了改进的可能路径。
Sep, 2023
该论文提出了一种新的通信系统框架,利用多模式生成模型的优势生成有前途的代沟能力。我们的主要研究方向是基于图像到文本转换和顺序传输单词令牌的通信系统设计,旨在为实际通信系统利用最先进的生成模型铺平新的道路。
Sep, 2023
通过生成对抗网络(GAN)或变压器模型进行文本到图像生成。提出了一种方法,利用人工智能模型进行主题创造,并对实际绘画过程进行分类建模。通过将所有视觉元素转化为可量化的数据结构来创建图像,并与现有的图像生成算法进行语义准确性、图像可复现性和计算效率方面的有效性评估。
Dec, 2023
本文是一篇文献综述,探讨了 AI 生成模型在静态和交互媒体中简化视觉创造流程的巨大潜力及其在技术和伦理方面对多个重要产业的影响,涵盖了 AI 文本到图像生成、Midjourney、Stable Diffusion、AI 伦理、游戏设计、数字艺术和数据洗白等方面的关注点和挑战,以及如何通过适当的监管解决相关的法律、伦理等问题。
May, 2023
通过利用三层艺术理论的建议,我们提出了一种用于抽象概念的文本到图像生成的框架,该框架通过将抽象概念转化为明确的意图、从 LLMs 中提取的语义相关的物体和依赖于概念的形式来生成图像。人类评估结果和我们设计的概念评分指标的评价结果证明了我们的框架在表达抽象概念方面的有效性。
Sep, 2023