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CVPR文本与图像个性化解耦的注意力校准
我们提出了一种关注力校准机制，名为 DisenDiff，通过学习可学习的修饰符来捕捉单个图像中的多个概念，并生成具有学习概念的新颖定制图像。我们展示了该方法在定性和定量评估上表现优于当前的最佳方法。此外，我们的技术还与 LoRA 和修复管道
PDF3 months ago
AIGCs 对 AI 的混淆：探究和解释大型视觉语言模型中由合成图像引起的幻觉
人工智能生成内容的进化朝着更高质量的方向发展，与人工智能生成内容的不断交互给数据驱动的人工智能社区带来了新的挑战：尽管 AI 生成的内容在广泛的 AI 模型中扮演着关键角色，但它们引入的潜在风险尚未得到充分的审查。本研究突出了由 AI 合成
PDF4 months ago
在三维空间中塑造分子：一种灵活的基于子结构的文本导向分子优化框架
通过 3DToMolo 这一多模式引导生成 / 优化任务的文本结构对齐对称扩散框架，我们提出了一种创新方法来解决分子设计问题，取得了优于现有方法的结果表现，并能够生成包含指定目标亚结构的新型分子。
PDF4 months ago
利用其优势攻击 LLM 水印
通过对现有 LLM 水印系统的攻击研究，提出了一套实用准则，用于生成和检测 LLM 水印，旨在解决水印系统在保留质量、鲁棒性和公共检测 API 等方面所面临的各种攻击问题。
PDF4 months ago
BATON：用人类偏好反馈对齐文本到音频模型
使用人类偏好反馈，通过 BATON 框架增强生成音频与文本提示之间的对齐，从而显著提高原始文本到音频模型的生成质量。
PDF5 months ago
关于 LLM 在篡改检测领域的能力研究
自 2020 年以来，特别是自 2020 年初以来，大语言模型 (LLMs) 已成为解决各种挑战的最强大的人工智能工具，从自然语言处理到各个领域的复杂问题解决。在伪造检测领域，LLMs 能够识别基本的篡改活动。为了评估 LLMs 在更专业领
PDF5 months ago
AAAI实时广告系统中广告和创意的并行排名
广告服务中的创造力是其核心和灵魂。通过 AI 生成的内容，广告商能够以最小的成本创造大量的创意内容。本文首次提出了一种用于在线平行估计广告和创意排名的新架构，以及相应的离线联合优化模型。在线架构能够进行个性化的创意建模，同时降低总体延迟。C
PDF6 months ago
DeepArt: AI-Generated 内容的提升忠实度研究基准
该研究探索了领先的多模态大型语言模型 GPT-4 的图像合成能力，并建立了一个基准来评估 GPT-4 生成的图像中纹理特征的保真度，包括手工绘制的图片和其 AI 生成的对应物。该研究的贡献有三个方面：首先，我们深入分析了基于 GPT-4 的
PDF7 months ago
EditGuard：用于篡改定位和版权保护的多功能图像水印技术
在 AI 生成内容（AIGC）模型可以生成惊人逼真的图像的时代，未授权复制和恶意篡改的阴影对版权完整性和信息安全构成了即将到来的威胁。本文提出了一种创新的主动取证框架 EditGuard，以统一版权保护和对于 AIGC 编辑方法的无痕迹篡改
PDF7 months ago
边缘计算网络中的 AI 生成内容服务的卸载与质量控制
提出了一种联合优化算法，用于解决在边缘计算范式中对 AI 生成内容模型和卸载决策的优化问题，并通过实验证明所提算法在联合优化性能上优于基准方法。
PDF7 months ago
法律中的大型语言模型：一项调查
人工智能对传统司法行业产生了重大影响。最近，随着 AI 生成内容的发展，人工智能和法律在图像识别、自动文本生成和交互式聊天等领域得到应用。然而，法律领域的大型语言模型的应用仍处于初级阶段。本文对法律领域的大型语言模型进行了全面调查，揭示了它
PDF7 months ago
人工智能生成的图像为文本 - 图像检索引入了不可见的相关偏差
在研究中，作者通过构建适当的基准来探索 AI 生成图像引起的不可见相关性偏差，这种偏差会使得文本 - 图像检索模型倾向于将 AI 生成的图像排在真实图像之前，然后提出了一种有效的训练方法来缓解这种不可见相关性偏差。
PDF7 months ago
DEMASQ: ChatGPT 字匠的揭开面纱
本文提出了一种有效的聊天 GPT 检测器 DEMASQ，能够准确识别由 ChatGPT 生成的内容，并通过基于多普勒效应的优化和可解释的 AI 技术生成多样的扰动，从而解决了人类和机器生成内容的不同偏差以及为了规避先前的检测方法而做出的修改
PDF8 months ago
一种由语义通信赋能的无线人工智能生成内容（AIGC）预配框架
提出了一种语义通信（SemCom）支持的生成式人工智能内容（SemAIGC）生成和传输框架，通过语义信息的提取和传输，解决了无线网络中提供优质 AIGC 服务的挑战，并采用资源感知的工作负载权衡（ROOT）方案进行计算资源的智能调整。仿真结
PDF8 months ago
视频传播模型调查
近期 AI 生成内容 (AIGC) 的浪潮在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其中扩散模型在这一成就中发挥了至关重要的作用。本文在 AIGC 时代提供了对视频扩散模型的全面回顾，包括视频生成、视频编辑和其他视频理解任务的研究概述，并讨论了该领
PDF9 months ago
协同审计：帮助人类双重检查 AI 生成内容的工具
基于生成模型的表格计算需要协同审核工具来帮助用户检查输出响应的质量和正确性。
PDF9 months ago
利用人工智能生成代码的创新数字故事叙述研究与探讨
探索 AIGC 与数字讲故事的当前整合状态，通过一个示范项目研究其融合的艺术价值并通过采访解决常见问题，得出结论：尽管 AIGC 在图像创作、配音制作和音乐创作方面表现出色，但由于人类创造力和审美感在复杂角色动画、面部表情和音效方面的不可取
PDF9 months ago
人工智能与人类互动及社会陷阱
通过引入贝叶斯框架，研究了与生成人工智能合作时可能出现的一种情况：用户可能会获得生产力的提高，但人工智能生成的内容可能无法完全符合他们的偏好。我们揭示了个体决策与人工智能训练之间的相互作用可能导致社会性挑战，输出结果可能变得更加同质化，特别
PDF9 months ago
AI 生成内容的偏见：对大型语言模型所产生新闻的研究
调查了七种代表性大型语言模型生成的 AI 生成内容的性别和种族偏见，研究发现每个语言模型生成的内容存在明显的性别和种族偏见，其中 ChatGPT 生成的内容偏见最低且能够拒绝产生带有偏见的内容。
PDF10 months ago
HC3 Plus: 一个语义不变的人类 ChatGPT 对比语料库
ChatGPT 的 AI 生成内容检测问题，主要集中在语义不变任务，以往的数据集忽视了这方面的任务，我们提出了一个更全面的数据集，并通过大量任务指令微调建立了更强大的检测系统，实验证明我们的检测器优于之前的最先进 RoBERTa-based
PDF10 months ago