realistic images | BriefGPT

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从零到英雄：通过注意力图筛选增强零样本新视角合成
利用 Zero-1-to-3 模型生成真实的图像，通过增强关注图和自我注意机制集成源视图信息，改善视图合成的几何一致性和可靠性。
PDFa month ago
直接去噪扩散模型
本文介绍了直接去噪扩散模型（DDDM）：一种生成逼真图像的简单且通用方法，具有少步采样的特点，同时保留了多步采样以获得更好的性能。DDDM 不需要精心设计的采样器或预训练的蒸馏模型，而是以自身的先前训练迭代生成的估计目标为条件进行扩散模型的
PDFa month ago
应用带跳过块鉴别器的 GAN 生成生物电子显微镜图像
通过提出新的鉴别器架构，利用跳过块和生成逼真的电子显微镜图像，解决了传统 pix2pix 条件生成对抗网络在生成逼真电子显微镜图像方面的问题。
PDF3 months ago
OrthoPlanes：GANs 的更好 3D 感知的新表示方法
我们提出了一种新的方法，通过 2D 图像集合生成具有精细几何形状且视角一致的逼真图像。我们的方法使用一个名为 OrthoPlanes 的混合显式 - 隐式表示，它在功能图中编码了细粒度的 3D 信息，并通过修改 2D StyleGANs 可
PDF9 months ago
不用我的名字！推测由扩散模型使用的输入字符串的艺术家姓名
该论文旨在研究通过艺术家的姓名作为输入生成类似其作品的图像，并使用一种专用的孪生神经网络推断生成图像中是否含有艺术家姓名的概率。实验结果表明，这种方法是一个理想的起点，并且可以作为预测调查图像的完整输入字符串的先验信息。
PDFa year ago
ICCV语义合成图像
提出利用语义布局来综合生成逼真图像的新方法，该方法建立了区域之间的依赖关系并通过动态加权网络实现，既保留了语义区分，同时加强了语义相关性，提高了全局结构和细节的合成质量。
PDF3 years ago
ICCVF-Drop&Match：在高频域中使用死区的 GANs
通过引入频率匹配和频率去除技术，可以训练出更真实的、高品质的图片，从而提高生成对抗网络的性能。
PDF3 years ago