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作者： Yawei Li1 Yuchen Fan2 Xiaoyu Xiang2 Denis Demandolx2 Rakesh Ranjan2 Radu Timofte1;3 Luc Van Gool1;4 期刊： CVPR 引用： * 摘要： 本文的目的是提出一種機制，在全局、區(qū)域和局部范圍內(nèi)有效和明確地建立圖像層次模型，用于圖像修復(fù)。為了實現(xiàn)這一目標，我們首先分析了自然圖像的兩個重要
作者： Xiangyu Chen, Xintao Wang, Jiantao Zhou, and Chao Dong 期刊： 引用： 摘要： 基于 Transformer 的方法在圖像超分辨率等低級視覺任務(wù)中表現(xiàn)出令人印象深刻的性能。然而，我們發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)絡(luò)只能通過歸因分析利用有限空間范圍的輸入信息。這意味著 Transformer 的潛力在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)中仍未
![[論文精讀] 自條件圖像生成 - 【愷明大神新作，AIGC 新基準】](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/768282-1.png)
論文導(dǎo)讀: 論文背景: 2023年8月，AI大神何愷明在個人網(wǎng)站宣布，2024年將加入MIT擔任教職，回歸學術(shù)界。這篇論文是其官宣加盟MIT后首度與MIT師生合著的公開論文，論文一作本科畢業(yè)于清華姚班，二作為MIT電氣工程與計算機科學系教授，今年的斯隆獎得主，美國科學院院士。
一、文章摘要 惡意的Deepfakes導(dǎo)致了一場關(guān)于區(qū)分真臉和偽造臉的激烈沖突。盡管已經(jīng)制定了許多事后檢測Deepfakes的對策，但毫無疑問，在可預(yù)見的操作之前，被動取證沒有考慮對原始人臉采取任何預(yù)防措施。為了完成這個取證生態(tài)系統(tǒng)，我們提出了名為SepMark的主動式解決方
GigaGAN是Adobe和卡內(nèi)基梅隆大學學者們提出的一種新的GAN架構(gòu)，作者設(shè)計了一種新的GAN架構(gòu)，推理速度、合成高分辨率、擴展性都極其有優(yōu)勢，其證明GAN仍然是文本生成圖像的可行選擇之一。 文章鏈接：https://arxiv.org/abs/2303.05511 項目地址：https://mingukkang.github.io/GigaGAN/ 最近，文
論文下載地址：Models Genesis: Generic Autodidactic Models for 3D Medical Image Analysis 代碼地址：代碼-Github
原論文于2023.11.6撤稿，原因：缺乏合法的授權(quán) ，詳見此處 在小樣本學習中（Few-shot Learning, FSL）中，有通過利用額外的語義信息，如類名的文本Embedding，通過將語義原型與視覺原型相結(jié)合來解決樣本稀少的問題。但這種方法可能會遇到稀有樣本中學到噪聲特征導(dǎo)致收益有限。
由于信息在現(xiàn)實世界中以各種形式存在， 多模態(tài)信息之間的有效交互和融合對于計算機視覺和深度學習研究中多模態(tài)數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和感知起著關(guān)鍵作用 。 近期 OpenAI 發(fā)布的 DALLE-2 和谷歌發(fā)布的 Imagen 等實現(xiàn)了令人驚嘆的文字到圖像的生成效果，引發(fā)了廣泛關(guān)注并且衍生出了很多
總述：本文提出了一種PBFL的方案，可以用來驗證用戶上傳的梯度信息（主要使用到的是余弦相似性），過濾惡意用戶的梯度；并且可以防止服務(wù)器的單點故障，利用區(qū)塊鏈使得協(xié)議的執(zhí)行更加的透明。 本文的主要貢獻：因為之前使用的同態(tài)加密方案存在低效的問題（具體而
