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推动零售数据科学：合成数据的综合评估
本文介绍了一种综合性框架，用于评估合成零售数据，注重保真度、实用性和隐私性。通过稳定性和普适性来衡量保真度，证明了合成数据在需求预测和动态定价等关键零售任务中的有效性，通过差分隐私确保数据具有出色的相似性和安全性，验证了该框架对于合成零售数
PDF15 days ago
IJCAI关于图剪枝中 Fidelity^-$ 的可行性研究
通过提出 FiP 框架，从局部解释中构建全局边界掩码，以提高图神经网络的效率；实证观察表明，通用可解释人工智能方法在图剪枝性能方面优于为图神经网络量身定制的方法。
PDF17 days ago
通过再修复自洽评估评估图像修复
对于缺乏信息的条件下的图像修复问题，传统评估方法的偏见导致其倾向于某些结果，本文提出了一种基于多次重新修复的自我监督度量方法，强调自我一致性原则，旨在有效降低偏见并探索多种有效的图像修复解决方案。通过在多个基准测试中的广泛实验，验证了评估方
PDFa month ago
大型视觉语言模型生成的描述的独特性和准确性探究
该研究使用大规模视觉语言模型 (LVLMs) 来评估它们在识别相似对象和准确描述视觉特征方面的独特性和忠实度，并提出了文本检索增强分类 (TRAC) 框架以深入分析细粒度的视觉描述生成。研究结果表明，在生成细粒度描述方面，MiniGPT-4
PDF2 months ago
CVPR高保真虚拟试穿的纹理保持扩散模型
在虚拟试衣领域，我们提出了一种基于纹理保持扩散（TPD）模型的新方法，通过利用空间维度上人体图片和参考服装图片的连接输入扩散模型的去噪 UNet，实现了高效准确的纹理迁移，并预测精确的修补掩膜，将掩膜预测和图像合成整合于单一紧凑模型中，显著
PDF3 months ago
AAAIInstaSynth：利用 ChatGPT 生成合成 Instagram 数据的机遇与挑战，用于赞助内容检测
通过使用大型语言模型生成合成数据，研究了其在帮助执行与在线赞助内容披露相关的法律要求方面的潜力。通过评估生成的合成标题的真实性和对未公开广告的识别训练效果，发现真实性和实用性目标之间可能存在冲突，并且即使合成帖子在个体上看起来逼真，它们在整
PDF3 months ago
高保真图像到视频生成的无需调参噪声矫正
提出了一种用于图像到视频生成的方法，通过添加更多精确的图像信息和噪声修正，提高生成视频的保真度。
PDF4 months ago
Sora 以惊人的几何一致性生成视频
通过将生成的视频转化为 3D 模型，以 3D 重建的准确性作为衡量标准，本文提出了一种用于评估生成视频质量的基于真实世界物理规则的新基准方法。
PDF4 months ago
合成数据的实例级安全感知逼真度及其校准
通过模拟和校准合成数据的逼真度，可以为安全可靠的自动驾驶技术的未来塑造提供一种经济实惠且可扩展的替代方案，从而避免实际数据采集的高成本。我们着重关注其在安全关键应用中的作用，引入四种超越单纯视觉输入特性的实例级逼真度。我们提出了一种优化方法
PDF5 months ago
基于对象驱动的一次性细调文本到图像扩散与原型嵌入
通过使用单一输入图像和对象特定感兴趣区域，以目标驱动的方式解决了大规模文本 - 图像生成模型面临的新物体、单次拍摄等挑战，通过改进模型初始化、引入特征化正则化以及对象特定损失等方法，提高了生成模型的泛化性能和生成图像的准确性，实验证明我们的
PDF5 months ago
AAAI点云部分编辑：分割、生成、组装和选择
提出了一种基于四阶段过程（分割、生成、组装和选择）的点云部分编辑模型 SGAS，通过特征解缠和约束策略，实现了编辑部分的多样性、忠实度和结果质量的提高。在不同数据集上进行的实验验证了 SGAS 在点云部分编辑上的高效性和有效性，同时还可以用
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
走向稳定可靠的修复填充
提出了一种基于稳定先验的平衡解决方案 ASUKA，以在引导修复细节的同时保持生成能力。通过对齐遮蔽和未遮蔽区域，并采用特殊设计的解码器，ASUKA 显著提高修复的稳定性和真实性，得到了与 SD 和其他修复算法相比的验证效果。
PDF7 months ago
DreamVideo: 高保真图像到视频生成（具备图像保留和文本指导）
我们提出了一种高保真度的图像到视频生成方法，通过在预先训练的视频扩散模型上设计一个帧保留分支，名为 DreamVideo，来解决现有方法的局限性，该方法通过卷积层感知参考图像，并将特征与噪声潜在变量连接起来作为模型输入。同时，通过结合无分类
PDF7 months ago
Skipper: 通过跳过长链提高量子退火机的覆盖范围与准确性
使用 Skipper 和 Skipper-G 技术，我们提出了一种软件技术，可以通过跳过主导链并用两个读取结果替代其程序比特，提高 QA 的容量和保真度，使用 5761 比特的 QA 证明 Skipper 可以处理比跳过 11 条链的问题大
PDF7 months ago
评估 XAI 事后技术的准确性：与地面真实解释数据集的比较研究
评估可解释人工智能方法与其基础模型的逼真度是一项具有挑战性的任务，本研究通过引入三个可靠的解释基准数据集，对当前最先进的可解释人工智能方法进行公平客观的比较，以识别逼真度较低的方法，并将其排除在进一步研究之外，促进了更可靠和有效的可解释人工
PDF8 months ago
一种基于差异驱动强化学习的量子态制备方法
通过改进奖励函数和动作选择策略，提出了一种用于两量子比特系统的差分驱动强化学习算法来解决量子态制备中存在的问题，旨在在有限条件下快速并高保真度地制备目标量子态。
PDF9 months ago
生成模型的可靠评估中的概率精确度和召回率
评估生成模型的忠实度和多样性是技术进步中的一个困难但重要的问题。因此，最近的论文引入了基于 k 近邻的精确率 - 召回率度量方法，将统计距离细分为忠实度和多样性。然而，我们对这些度量方法进行了深入分析，发现了 k 近邻算法的过于简化的假设和
PDF10 months ago
LatentAugment：通过引导操控 GAN 的潜空间进行数据增强
数据增强技术（Data Augmentation）通过生成具有真实图像外观的合成样本，提高了深度模型的泛化性能，而 LatentAugment 更进一步地增加了样本的多样性和准确性，优于标准数据增强和基于生成对抗网络（GAN）的采样。
PDFa year ago
DreaMR: 功能性磁共振成像的扩散驱动反事实解释
本研究提出了首个扩散驱动的反事实方法 DreaMR，用于高特异性、可信度和保真度的功能性磁共振成像解释。实验证明，DreaMR 在样本生成方面优于其他反事实方法，具有卓越的特异性、保真度和效率。
PDFa year ago