众所周知，人类可以从几个有限的图像样本中有效地学习和识别物体。然而，对于现有的主流深度神经网络来说，仅从少数图像中学习仍然是一个巨大的挑战。受人类思维中类比推理的启发，一种可行的策略是“翻译”丰富的源域的丰富图像，以用不足的图像数据丰富相关但不同的目标域。为了实现这一目标，我们提出了一种新的、有效的基于部分全局学习的多对抗性框架（MA），该框架实现了一次跨域图像到图像的翻译。具体而言，我们首先设计了一个部分全局对抗性训练方案，为特征提取提供了一种有效的方法，并防止鉴别器被过度拟合。然后，采用多对抗机制来增强图像到图像的翻译能力，以挖掘高级语义表示。此外，还提出了一种平衡对抗性损失函数，旨在平衡训练数据，稳定训练过程。大量实验表明，所提出的方法可以在两个极不平衡的图像域之间的各种数据集上获得令人印象深刻的结果，并且在一次图像到图像的转换上优于最先进的方法。
曾造出无数“小视频”、恶搞过多位明星的知名换脸神器Deepfakes，这下被降维打击了。
拿到神笔的马良，可以画物品、画动物、画食物，而且，这些画作都可以一秒钟从画面上出来，变成真实世界中存在的东西。
论文题目： HIFISINGER: TOWARDS HIGH-FIDELITY NEURAL SINGING VOICE SYNTHESIS 摘要 高保真的歌声需要高的采样频率。高采样必定导致更宽的频率带和更长的波形序列，给歌声合成模型带来困难。 hifisinger是采用48kHZ的采样频率。它包括基于自然语音的fastSpeech和并行的声码器WaveGAN，在声学模型和声码器中引入了多尺度对抗训练，以改善歌唱建模。 sub-frequency GAN 来生成梅尔声谱图，并将80维的mel频率分成多个
生成式对抗网络（GANs）是深度学习中最热门的话题之一。 生成式对抗网络是一类用于无监督学习算法的人工算法，由两个神经网络组成的系统实现：
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能生态核心技术—— AIGC，即 “生成式人工智能” 。
编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 本文目录 介绍 生成式对抗网络 生成器 鉴别器 本文小结 介绍 《权利的游戏》迎来了大结局，我斗胆在此问一下各位权游迷，你有没有想过如果你最喜欢的
生成对抗网络（GAN）[Hong et al., 2017] 是生成模型的一大类别，两个竞争的神经网络——鉴别器 D 和生成器 G 在其中玩游戏。训练 D 用于分辨数据的真假，而 G 用于生成可以被 D 误识别为真数据的假数据。在 Goodfellow 等 [2014] 提出的原始 GAN（我们称之为标准 GAN，即 SGAN）中，D 是分类器，用于预测输入数据为真的概率。如果 D 达到最佳状态，SGAN 的损失函数就会近似于 JS 散度（Jensen–Shannon divergence，JSD）[Goodfellow et al., 2014]。
论文作者：Yang Feng, Lin Ma, Wei Liu, Jiebo Luo
件GAN (cGAN) + Atrous卷积(AC) +带权重块的通道注意力(CAW)
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | FAIZAN SHAIKH 编译 | 曹翔，寒小阳，Aileen 神经网络取得了长足的进步，目前识别图像和声音的水平已经和人类相当，在自然语言理解方面也达到了很好的效果。但即使如此，讨论用机器来自动化人类任务看起来还是有些勉强。毕竟，我们做的不仅仅是识别图像和声音、或者了解我们周围的人在说什么，不是吗？ 让我们看一些需要人类创造力的例子： 通过学习大数据文摘过去的文章，训练一个可以撰写文章并将数据科学概念以非常简单的方式向社区解释的人工智能作者 你不能从著名画家那
由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络（GAN）是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案。它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分，从而能够生成相当逼真的合成图像。
本文授权转自雷克世界（ID：raicworld） 编译 | 嗯~阿童木呀、KABUDA 让我们假设这样一种情景：你的邻居正在举办一场非常酷的聚会，你非常想去参加。但有要参加聚会的话，你需要一张特价票，而这个票早就已经卖完了。 而对于这次聚会的组织者来说，为了让聚会能够成功举办，他们雇佣了一个合格的安全机构。主要目标就是不允许任何人破坏这次的聚会。为了做到这一点，他们在会场入口处安置了很多警卫，检查每个人所持门票的真实性。 考虑到你没有任何武术上的天赋，而你又特别想去参加聚会，那么唯一的办法就是用一张非
之前看《你好李焕英》里，有一个表现手法非常让我印象深刻。就是一开始场景是黑白的，然后慢慢变成彩色的，从黑白到彩色的这个过程，让我有种「进入新的现实」的感觉。
在Ian Goodfellow和其他研究人员在一篇论文中介绍生成对抗网络两年后，Yann LeCun称对抗训练是“过去十年里ML最有趣的想法”。尽管GANs很有趣，也很有前途，但它只是生成模型家族的一部分，是从完全不同的角度解决传统AI问题，在本文中我们将对比常见的三种生成模型。
文章：Small-Object Detection in Remote Sensing Images with End-to-End Edge-Enhanced GAN and Object Detector Network
3D人体姿态与形态估计CVPR 2020的一篇论文笔记，VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation（CVPR 2020）
Pix2pix算法(Image-to-Image Translation,图像翻译) 来源于论文：Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
AI科技评论消息，由多伦多大学与蒙特利尔大学的Karan Grewal、R Devon Hjelm、Yoshua Bengio三人近日合作发表的文章《Variance Regularizing Adversarial Learning》提出了一种方差正则化对抗学习方法（Variance Regularizing Adversarial Learning， VGAL）。相比以往的对抗生成网络（GAN），VGAL 可以使鉴别器具有更加平滑输出分布特性，并且在真样本分布与生成样本分布间设定一定的混叠区间，从而提升
项目中所有的源码都可以在此链接的仓库中找到：https://github.com/chenhaoxiang/uifuture-ssm
最近，生成模型引起了很多关注。其中很大以部分都来自生成式对抗网络（GAN）。GAN是一个框架，由Goodfellow等人发明，其中互相竞争的网络，生成器G和鉴别器D都由函数逼近器表示。它们在对抗中扮演不同的角色。
众所周知，对抗训练生成模型（GAN）在图像生成领域获得了不凡的效果。尽管基于GAN的无监督学习方法取得了初步成果，但很快被自监督学习方法所取代。
就像人类在做一件事情的时候，可能需要尝试多次。LLM也是如此！这对于情感分析任务尤其如此，在情感分析任务中，LLM需要深入推理来处理输入中的复杂语言现象（例如，从句组成、反讽等），单个LLM生成的单回合输出可能无法提供完美的决策。
原文来源：freeCodeCamp 作者：Thalles Silva 让我们假设这样一种情景：你的邻居正在举办一场非常酷的聚会，你非常想去参加。但有要参加聚会的话，你需要一张特价票，而这个票早就已经卖完了。 而对于这次聚会的组织者来说，为了让聚会能够成功举办，他们雇佣了一个合格的安全机构。主要目标就是不允许任何人破坏这次的聚会。为了做到这一点，他们在会场入口处安置了很多警卫，检查每个人所持门票的真实性。 考虑到你没有任何武术上的天赋，而你又特别想去参加聚会，那么唯一的办法就是用一张非常有说服力的假票来
选自Medium 作者：Harshvardhan Gupta 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 去年，Facebook 发表论文《Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only》，提出使用单语语料库的无监督式机器翻译。近日 Medium 上一篇文章对该论文进行了解读，机器之心对此进行了编译介绍。 深度学习广泛应用于日常任务中，尤其擅长包含一定「人性」的领域，如图像识别。或许深度网络最有用的功能就是数据越多性能越好，这一点与机器
王小新 编译自 Hackernoon 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 目前，生成对抗网络(GAN)作为一种处理图像生成问题的优秀方法，在超分辨率重建、风格迁移等领域已经做出了很多有意思的成就。
生成式对抗网络(GAN)的概念由Ian Goodfellow提出。Goodfellow使用了艺术评论家和艺术家的比喻来描述这两个模型比喻发生器和鉴别，它们组成了GAN。一个艺术评论家(鉴别器)试图判断图像是不是伪造的。一个想愚弄艺术评论家的艺术家(生成器)试图创造一个看起来尽可能真实的伪造的形象。他们“相互斗争”;鉴别器使用生成器的输出作为训练数据，而生成器则从鉴别器中得到反馈。在这个过程中，每个模型都变得更加强大。通过这种方式，GANs能够根据一些已知的输入数据生成新的复杂数据。 实现GAN并不像听起来那
本文介绍我们最近的一项被CIKM 2021录用的工作《Differentially Private Federated Knowledge Graphs Embedding》：
生成器试图找到最好的图像来欺骗鉴别器。当两个网络互相对抗时，“最佳”图像不断变化。但是，优化可能会变得过于贪心，使其陷入永无止境的猫捉老鼠游戏中。这是模型不收敛和模式崩溃的原因之一。
为了减少由域转移引起的检测性能下降，我们致力于开发一种新的少镜头自适应方法，该方法只需要少量的目标域映射和有限的边界框注释。为此，我们首先观察几个重大挑战。首先，目标域数据严重不足，使得现有的域自适应方法效率低下。其次，目标检测涉及同时定位和分类，进一步复杂化了模型的自适应过程。第三，该模型存在过度适应(类似于用少量数据样本训练时的过度拟合)和不稳定风险，可能导致目标域检测性能下降。为了解决这些挑战，我们首先引入了一个针对源和目标特性的配对机制，以缓解目标域样本不足的问题。然后，我们提出了一个双层模块，使源训练检测器适应目标域:1)基于分割池的图像级自适应模块在不同的位置上均匀提取和对齐成对的局部patch特征，具有不同的尺度和长宽比;2)实例级适配模块对成对的目标特性进行语义对齐，避免类间混淆。同时，采用源模型特征正则化(SMFR)方法，稳定了两个模块的自适应过程。结合这些贡献，提出了一种新型的少拍自适应Fast R-CNN框架，称为FAFRCNN。对多个数据集的实验表明，我们的模型在感兴趣的少镜头域适应(FDA)和非超视域适应(UDA)设置下均获得了最新的性能。
【新智元导读】LeCun对对抗生成网络（GAN）的盛赞大家都很熟悉了。在这篇新的论文中，LeCun等人将两类无监督学习方法——GAN和自编码器结合在一起，并从替代能源的角度重新审视GAN的框架。 Le
【新智元导读】美国罗格斯大学、Facebook AI 实验室和查尔斯顿学院的研究人员合作，在生成对抗网络（GAN）的基础上，对损失函数稍作修改，提出了创意生成网络（CAN），能够生成“具有创意”的画作
生成对抗网络 (GAN) 是一类功能强大的神经网络，具有广泛的应用前景。GAN 本质上是由两个神经网络组成的系统——生成器 (Generator) 和鉴别器 (Discriminator)——二者相互竞争。
在某种形式上，我们使用了深度神经网络学习的从数据示例到标签的映射。这种学习称为判别学习，例如，我们希望能够区分照片中的猫和狗中的照片。分类器和回归器都是歧视性学习的例子。通过反向传播训练的神经网络颠覆了我们认为关于大型复杂数据集的判别式学习的所有知识。在短短5至6年间，高分辨率图像的分类精度已从无用提高到了人类水平。我们将为您提供其他所有关于深度神经网络效果惊人的其他判别任务的帮助。
选自Apple 参与：机器之心编辑部 从 CoreML 到自动驾驶汽车，苹果的新技术探索在形成产品之前通常都会处于接近保密的状态，直到去年 12 月底，他们才以公司的名义发表了第一篇机器学习领域里的学术论文，介绍了自己在改善合成图像质量方面的研究。最近，这家以封闭而闻名的科技巨头突然宣布将以在线期刊的形式定期发表自己在机器学习方面的研究，而这份期刊的第一篇文章主要探讨的依然是合成图像的真实性，让我们先睹为快。 苹果机器学习期刊：https://machinelearning.apple.com/ 现在，神经
【新智元导读】随着GAN越来越多的应用到实际研究当中，其技术中的缺陷与漏洞也随之出现。从实际角度对GAN的当前状态进行深入挖掘与理解就显得格外重要。来自Google Brain的Karol Kurach等人重现了当前的技术发展水平，探索GAN的景观，并讨论常见的陷阱和可重复性等问题。
生成对抗网络（GAN）已被广泛用于恢复图像超分辨率（SR）任务中的生动纹理。判别器使 SR 网络能够以对抗性训练的方式学习现实世界高质量图像的分布。然而，这种分布学习过于粗粒度，容易受到虚拟纹理的影响，导致生成结果违反直觉。
生成性对抗网络（GANs）是目前深度学习中最热门的话题之一。在过去几个月里，在GANs上发表的论文数量大幅增加。GANs已经被应用于各种各样的问题，如果您错过了那一班车，这里有了关于GANs的一些很酷的应用列表。
已经注意到，大多数主流神经网络都可以通过仅向原始数据中添加少量噪声而轻易地将其分类错误。出乎意料的是，添加噪声后的模型比正确预测的模型对错误预测的置信度更高。造成这种攻击的原因是，大多数机器学习模型都是从有限的数据中学习的，这是一个巨大的缺点，因为它很容易过度拟合。同样，输入和输出之间的映射几乎是线性的。尽管看起来各个类之间的分隔边界似乎是线性的，但实际上它们是由线性组成的，即使特征空间中某个点的微小变化也可能导致数据分类错误。
生成对抗网络（GANs / Generative Adversarial Networks）是当今 AI 领域的热门话题之一。在这篇文章中，我们将从一个不同的视角来看GANs，即不是将它视为一个漂亮图像的生成器，而是一个概率分布变换函数。我们将探索 GAN 的核心理念，但不纠缠于实现和复杂的数学。我们从分析手头上的问题类型开始。然后，我们会观察到解决方案的要求是如何塑造 GAN 的想法的。
生成式对抗网络（GAN）是近期深度学习领域中最有前景的发展之一。 GAN由Ian Goodfellow于2014年推出，它通过分别训练两个相互竞争和合作的深度网络（称为生成器[Generator]和鉴别器[Discriminator]）来进军无监督学习的问题。 在训练过程中，两个网络最终都会学习到如何执行各自任务。
苹果公司通过试验证明，使用细化后的图像进行训练可以大幅提高多种机器学习任务中模型的准确度。为了克服这种缺陷，他们制定了一种细化合成图像的方法，用以提高图像的真实度。以下是苹果公司发布在名为“Apple
生成对抗性网络（GAN）是一类功能强大的神经网络，具有广泛的应用前景。它们本质上是由两个神经网络组成的系统：一个是生成神经网络，另一个是鉴别神经网络。
提出HIFI-gan方法来提高采样和高保真度的语音合成。语音信号由很多不同周期的正弦信号组成，对于音频周期模式进行建模对于提高音频质量至关重要。其次生成样本的速度是其他同类算法的13.4倍，并且质量还很高。
人类编程或教授给计算机最困难的事情之一是创造性的思考。计算机能非常好地完成我们告诉他们做的事情并且完成速度很快，但是创造是一个抽象的概念，教机器的创造已经被证明给机器学习带来了很大挑战。 6月份，罗格
机器学习模型现在可以根据它从现有的一组图像中看到的内容生成新的图像。我们不能说这个模特很有创意，因为尽管这张照片确实是新的，但其结果总是受到过去看到过的类似照片的极大启发。这种架构被称为生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN)。如果已经知道gan是如何工作的，可以跳到下一节，如果你想了解研究人员做了什么，我将快速介绍它是如何工作的。
原文：Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator
王小新 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 把一张图像的特征转移到另一张图像，是个非常一颗赛艇的想法。把照片瞬间变成梵高、毕加索画作风格，想想就很酷。 图1：星空版小狗 文末
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
