synthetic image generation | BriefGPT

关键词synthetic image generation

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基于扩散模型的像素级强化学习：从丰富反馈中进行强化学习
扩展了基于人类反馈训练的静态扩散模型生成算法，提出了基于像素的策略优化算法 (PXPO)，通过针对每个像素提供更细致的奖励给模型。
PDF3 months ago
使用生成对抗网络进行平片的合成医学图像生成
开发可重复使用的开源合成图像生成流程，该流程可帮助提高数字健康领域中的人工智能算法并标准化，生成不与特定患者相关的高质量合成图像数据，以改善诊断准确性、协助患者护理、降低医疗法律索赔以及最终降低卫生保健总成本。
PDF3 months ago
利用中间编码块的表示来进行合成图像检测
通过利用中间转换器块提取的图像表示，在可学习的伪造感知向量空间中实现高度泛化的轻量级网络，该网络能编码低级视觉信息，对图片完整性和安全性提出了改进并取得显著性能提升。
PDF4 months ago
因式分解扩散结构用于无监督图像生成与分割
我们发展了一种神经网络架构，以无监督的方式作为去噪扩散模型进行训练，同时学习生成和分割图像。通过去噪扩散目标来推动学习，无需任何注释或有关区域的先验知识进行训练。神经网络的计算瓶颈鼓励去噪网络将输入分成区域，在并行处理中去噪并结合结果。我们
PDF9 months ago
ArtiFact：一个大规模人工和真实混合图像数据集，用于通用和健壮的合成图像检测
本篇论文旨在通过 ArtiFact 大型数据集以及多分类分类方案和滤波步幅缩减策略，检测来自已知和未知生成器的合成图像，以增强合成图像探测器的泛化和鲁棒性。结果表明，该方案在 IEEE VIP Cup ICIP 2022 挑战赛上取得了明显
PDFa year ago
基于条件对抗网络的异常结肠息肉图像合成技术以提高检测效能
利用有限的肿瘤训练图像，本文利用条件性对抗网络 (CANs) 框架通过生成合成肿瘤图像来提高研究的精度。使用边缘过滤器和可变卷积，其结构基于编码部分的多个膨胀卷积。经过测试，生成的肿瘤图像既真实且能有效提高肿瘤检测的性能。
PDF5 years ago
FaceForensics++: 检测篡改的面部图像学习
本文对当前合成图像生成和处理技术的发展进行了探讨，并提出了一个基于 DeepFakes，Face2Face，FaceSwap 和 NeuralTextures 的面部操作检测基准，包括超过 180 万个操纵图像的数据库，并通过数据驱动型假冒
PDF5 years ago
高分辨率深度卷积生成对抗网络
提出了一种新的分层网络 HDCGAN，结合当前最先进的技术，用于提高 DCGAN 的网络收敛性能，从而获得良好的高分辨率结果，并引入了一个新的无偏数据集 Curtó & Zarza，该数据集包含不同 ethnical groups 中的人脸
PDF7 years ago