在图像处理方面，机器学习实践者们正在逐渐转向借助生成对抗网络的力量，本文带你了解其中五种生成对抗网络，可根据自己的实际需求进行选型。
2016年3月，AlphaGO横空出世，击败人类顶尖职业棋手，引爆了人工智能热潮。之后AlphaGO Master和AlphaGO Zero更是无情的碾压人类棋手，人们终于认识到，人类迎来了可怕的对手。在这之前，人类还抱有一点幻想，某个英雄会应运而生，为人类而战，然而现实很残酷。人工智能最可怕的地方在于，其进步神速，在突破了一个瓶颈后，会引起裂变。
本期论文：Unsupervised Image-to-Image Translation Networks 论文译名：无监督以图生图(图到图迁移网络) 英伟达推出的新技术无监督图到图迁移网络，可以根据
前面的文章给大家分享了生成对抗网络来生成图像，初次见识到生成对抗网络的强大，我们期望可以用它来做更多的事情，今天我将用生成对抗网络来做超分辨成像。
生成对抗神经网络（Generative Adversarial Nets，GAN）是一种深度学习的框架，它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的。典型的GAN包含两个部分，一个是生成模型（Generative Model，简称G），另一个是判别模型（Discriminative Model，简称D）。生成模型负责生成与样本分布一致的数据，目标是欺骗判别模型，让判别模型认为生成的数据是真实的；判别模型试图将生成的数据与真实的样本区分开。生成模型与判别模型相互对抗、相互促进，最终生成模型能够生 成以假乱真的数
上一篇文章给大家分享了生成对抗网络来做超分辨成像，很多读者都说生成的图像效果非常逼真，深刻觉得GAN的强大。今天我将继续给大家分享如何在图像分割上应用生成对抗网络。
5年前，生成式对抗网络(GAN)开启了深度学习的革命。这场革命取得了一些重大的技术突破。生成式对抗网络是由Ian Goodfellow等人在论文《生成式对抗网络》中提出的。学术界热烈欢迎GAN，工业界也大张旗鼓地欢迎GAN。GAN的崛起是不可避免的:
在一些社交媒体平台，每次你上传照片或视频时，它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如，这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据，并且，这些算法在不断改进。
作者：Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
新智元报道 来源：eurekalert.org 编辑：肖琴 【新智元导读】多伦多大学研究人员设计新算法，通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明，他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例
各位同学，今天有三来发布新书了，本次新书为生成对抗网络方向，名为《生成对抗网络GAN：原理与实践》，本次书籍为我与师弟郭晓洲共同写作，也是第一本有三与人合著的书籍。
也许您已经了解到，当前的人工智能已经可以生成类似于人类的语音，或者生成难以与真实照片区分开的人物图像，甚至达到足以“以假乱真”（假作真时真亦假，无为有处有还无）的地步！
深度学习在OCR领域的成功应用需要大量数据，数平精准推荐团队利用图像增强，语义理解，生成对抗网络等技术生成高质足量的数据，为算法模型提供燃料，帮助OCR技术服务在多种业务场景中快速迭代，提升效果。
机器之心专栏 机器之心编辑部 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室的研究者们提出了训练 StyleGAN 隐空间中精细的分离边界的方法，仅用一个向量就能在保持其它面部特征不变的情况下进行语义特征编辑。该方法在去除双下巴等应用中效果显著。 随着社交网络、直播以及短视频的流行，为了给别人留下更好的印象，人脸编辑「美颜」的应用范围越来越广泛，不断发展的科学技术使人脸编辑产生了非常多的研究分支。其中，生成对抗网络（GAN）的隐空间一直是个热点问题，现在越来越多的
今天带来的文章，由同济大学研究生张子豪投稿。介绍了人工智能与信息安全的交叉前沿研究领域：深度学习攻防对抗。
近些年来，随着深度学习和对抗生成网络的兴起，图像生成领域取得了巨大的进步。然而，对于计算机视觉领域的生成问题，并非只有生成对抗网络这样唯一的解决途径。在SFFAI22我的演讲中，我们将以两篇工作为例，介绍常见的生成模型，以及对于生成模型中的不同问题我们的解决方案：
稳定扩散（Stable Diffusion）是一种用于图像生成的人工智能模型，它基于扩散过程。扩散过程是指，将一个图像经过多次迭代，逐渐变得模糊、扩散的过程。在这个过程中，图像的细节信息会逐渐消失，只保留下整体的结构信息。稳定扩散这个名字来源于这个过程的稳定性，即在扩散过程中，模型能够学习到图像的稳定特征，从而生成具有较高质量的图像。
2021年1月21日，中国人工智能学会理事长、中国工程院院士、清华大学自动化系、清华大学脑与认知科学研究院戴琼海课题组与中国科学院生物物理所李栋课题组在《自然•方法》（Nature Methods）杂志发表了题为“光学显微成像中超分辨卷积神经网络的测评和发展”（Evaluation and development of deep neural networks for image super-resolution in optical microscopy）的论文。
每当用户将照片或视频上传到社交媒体平台时，这些平台的面部识别系统都会对用户有一定的了解。这些算法会提取包括用户的身份、所在地以及认识的人在内的数据，而且还在不断提升。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
如果说此前的AI绘画是人工智障，“AI不仁，以万物为刍狗”，一不小心就把你“画”成了狗；那么现在，关于驯服AI的攻略贴则飘满了中国互联网，“大师之作”、“紧致的五官刻画”、“绝世美人”…仅需在相关程序中添加几个关键字，几分钟后（排队时间长短，看命）就可以得到漫画版、古风版、油画版等等堪比大师之作的肖像画。
📷 概要：人工智能的快速发展的确值得欣喜，但快速发展的背后还有各种不完善的地方。 人工智能的快速发展的确值得欣喜，但快速发展的背后还有各种不完善的地方。比如，前不久麻省理工学院的一些学生，利用3D打印
在越发重视科技自主创新，新产业国际竞争逐渐激烈的时代，我们更加坚信，科研道路没有捷径可走，只有脚踏实地，一步一个脚印，不断积累方能实现创新。 7年来，犀牛鸟基金为全球范围内的青年学者提供了解产业真实问题、接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队，开展基础扎实的产学科研合作，推动双方学术视野的拓展及原创应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金合作进入收官阶段，小编将分四期介绍全部25个科研基金项目，本期将继续重点介绍《计算机视觉及模式识别》研究
李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从图像和语音识别到自然语言分析，神经网络已经在很多领域大展身手。过去几年，它们的精确度已经几乎可以与人类媲美。但仍有很多神经网络无法完成的任务—
SD目前最大的问题还是显存占用问题，特别是个别视频插件，包括最近出的Stability videoAI，更是将显存占到了极致，再加上4090的禁售，这对硬件玩家很不友好,那么对此我总结了市面上最具性价比的6种解决方式，让你在Tensor RT的基础上利用LCM再搭配FO，将你的硬件利用率拉满的同时体验SDXL！！！
1、A full data augmentation pipeline for small object detection based on generative adversarial networks
作者 | Sumeet Agrawal 编译 | 糖竹子、阮雪妮、Saint、钱天培 还记得《射雕英雄传》中老顽童发明的“左右互搏术”吗？ 表面上看，左手与右手互为敌手，斗得不可开交。实际上，老顽童却凭借此练就了一门绝世武功。 这样的故事似乎只能发生在小说中。然而，近年来兴起的一项机器学习算法却将“左右互搏术”变为了现实。 这项神奇的算法正是生成对抗网络（GANs）。 生成对抗网络由蒙特利尔大学的IanGoodfellow最先提出，目前是“教”电脑完成人类工作最有效的方法之一。它的核心想法正是令内部功能相互
当AI浪潮袭来，谷歌、Facebook、微软等几个山头恨不得把自己都浸没在潮水里，可劲打滚儿的时候，苹果这座孤岛却始终有一种不愿被沾湿的姿态。 12月初，在洒满阳光的西班牙NIPS大会上，苹果AI研究团队负责人Russ Salakhutdinov曾兴奋地宣布，苹果将允许其AI研究人员对外发布论文。那之后，众人都在翘首以待，巴巴等着这个这个世界上市值最高的公司（截至12月23日市值6172.34亿美元）的第一篇AI论文将以何种面目出现。 今天，这篇论文出来了。苹果伸出了手指，试探了一下海水。 这篇题为
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】OpenAI重磅研究「一致性模型」项目开源，不仅一步瞬时生图，还能图像编辑，连最能打的扩散模型也得让步了。 ChatGPT、Midjourney的火爆，让其背后技术扩散模型成为「生成式AI」革命的基础。 甚至，还受到业内研究者极力追捧，其风头远远盖过曾经逆袭天下的GAN。 就在扩散模型最能打的时候，竟有网友突然高调宣布： Diffusion models时代终结！Consistency models加冕为王！ 这究竟是怎么回事？？？ 原来，
输入几个名词，就能得到一幅画，白丁秒变“画家”；输入一张照片，得到一张二次元美照，而且还创意无限……今年以来，AI（人工智能）绘画火出了圈，大家享受着科技带来的免费作画的乐趣，甚至有人还将自己的“作品”变现销售获得收益。
他们生成的名人头部动画包括玛丽莲·梦露、爱因斯坦、蒙娜丽莎以及 Wu Tang Clan 的 RZA 等。
值得注意的是，一作 Yilun Du 还是 MIT 的大四本科生，他从 15 年大一开始就发过 ECCV 16、NIPS 18 等多个大会和 Workshop 的论文，加上这篇论文一共 8 篇。Yilun Du 的工作经验也非常多，他在 Facebook 做过软件工程实习生，目前在 OpenAI 多智能体强化学习团队做研究。Yilun Du 的简历表示，他在 MIT 的 GPA 为 5.0/5.0，这基本上属于学神的领域了。
近期就有一群资深游戏玩家，用增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）做出了经典游戏的高清化MOD。
【新智元导读】“生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情！”LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱，他认为这是深度学习近期最值得期待、也最有可能取得突破的领域。生成对抗学习是无监督学习的一种，该理论由 Ian Goodfellow 提出，此人现在 OpenAI 工作。作为业内公认进行前沿基础理论研究的机构，OpenAI 不久前在博客中总结了他们的5大项目成果，结合丰富实例介绍了生成对抗网络，并对OpenAI 五大落地项目进行梳理，包括完善对抗生成网络（GAN）、完善变分推断（
这是一篇有趣的弱监督语义分割算法，最有趣的在什么地方呢？它通过将图片中最重要的、最具有判别性的部分擦除了，从而来得到次判别性区域，不明白他为什么会舍弃最好的而求其次吧？其实只是因为具有判别性的区域的存在遮盖住了其他的地方，而我们需要的是完整的物体区域，所以先委屈他被舍弃一小会，而帮助我们得到完整的区域啦！
刚刚英伟达最新推出的升级版StyleGAN 3，因为一组合成艺术作品刷爆Twitter，不少网友感叹：AI 制造了人类无法理解的恐怖！
大数据文摘作品 编译：文明、Gao Ning 、Aileen 通过使用两个神经网络的相互对抗，Ian Goodfellow创造了一个强大的AI工具。而现在，他以及我们所有人都必须开始面对其所带来的后果了。 *本文系mit technology review的人物特写，希望阅读英文原文的读者请拉至文末查看原文链接。 2014年的一晚，Ian Goodfellow和一个刚刚毕业的博士生一起喝酒庆祝。在蒙特利尔一个酒吧，一些朋友希望他能帮忙看看手头上一个棘手的项目：计算机如何自己生成图片。 研究人员已经使用了神经
【新智元导读】Facebook AI实验室负责人、深度学习三驾马车之一的Yann LeCun今天（没有错，就在几个小时之前！）在Quora上回答提问，有一万多人提问。LeCun在回答中阐述了深度学习在短期内值得期待的突破、人工智能未来5到10年的发展，以及他对深度学习自学者的建议。LeCun认为Hinton的网上公开课现在“有点过时”了。本次问答，LeCun还谈到了深度学习在理论上的突破、目前深度学习是否存在泡沫，以及Facebook 的AI研究的与众不同之处。 深度学习领域将有哪些值得期待的突破？ 深度学
循环生成对抗网络（简称CycleGans）[1]是功能强大的计算机算法，具有改善数字生态系统的潜力。它们能够将信息从一种表示形式转换为另一种表示形式。例如，当给定图像时，他们可以对其进行模糊处理，着色（如果其最初是黑白的），提高其清晰度或填补缺失的空白。
2020 IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，简称CVPR）公布接收论文结果。清华大学计算机系“类脑计算与认知”团队提交的论文《Reusing Discriminators for Encoding Towards UnsupervisedImage-to-Image Translation》被成功接收。论文第一作者为陈润发，是清华大学计算机系硕士二年级研究生；指导老师为孙富春教授（中国人工智能学会副理事长，清华大学教授，IEEE/CAAI Fellow）等。
基于生成对抗网络（GAN）的动漫人物生成近年来兴起的动漫产业新技术。传统的GAN模型利用反向传播算法，通过生成器和判别器动态对抗，得到一个目标生成模型。由于训练过程不稳定，网络难以收敛，导致生成的图像缺乏多样性和准确性，甚至会产生模式崩溃。本文基于深度学习，参考相关实战项目pytorch-book，学习网络的训练方法，采用经过标准化处理和分类的动漫人物面部图像知乎用户何之源分享的素材，训练DCGAN，实现动漫人物图像自动生成。在训练过程中，控制实验参数，进行定量分析和优化，得到可自动生成动漫人物图像的生成器模型。主要工作如下：
从论文的角度来说，第一年就是理论基础，论文的第一章和第二章；第二年就是论文的第三章，利用基础知识，发现问题、分析问题、解决问题；
【编者按】在kdnuggets此前发布的文章(Deep Learning’s Deep Flaws)’s Deep Flaws中，深度学习大神Yoshua Bengio和他的博士生、Google科学家Ian Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作，后者允诺成此文。CSDN将其翻译如下，以飨读者。 到现在为止，几乎所有的输入都可以愚弄对象识别模型
最近公司里有一些关于算法方面的工作，想到能学点有趣的新技术，于是毫不犹豫地参加了学习，机器学习，深度学习，离我们Java工程师到底远不远，说近不近，说远也不远，我们甚至可以在没有太多机器学习理论的基础时，去学习一些深度学习的简单应用，至少拿到demo过来跑一下还是没什么问题的。
---- 新智元报道 作者：朱小佩 编辑：好困 【新智元导读】众所周知，打印一张图揣身上就能骗过图像识别，那你知道如何才能骗过红外识别么？ 在疫情期间，红外行人识别系统被广泛应用。 这得益于热红外识别的系统的两个重要的优势： 1. 对于温度敏感，红外图像的成像利用了物体的热辐射，所以可以反映出物体的温度，这一特性对于人体的非接触式测温具有重要的应用。 2. 红外成像具有一定的「透视」特性，即使人体被一些衣物遮挡，但是热辐射依然可以透过衣物被接收器感知到，所以可以透过遮挡进行成像。 尽管目前红外行
近年来，深度学习在计算机视觉任务中获得了巨大成功，但与此同时，神经网络的安全问题逐渐引起重视，对抗样本热度持续不下，神经网络后门攻击也悄然兴起。本文选取了 IJCAI2019 的 3 篇论文，从目标检测对抗攻击、实时对抗攻击、神经网络后门攻击三个方面，为大家梳理最新进展。
【新智元导读】还记得不久前LeCun在Quora答题时说的，他最激动的深度学习进展是“生成对抗网络”吗？生成对抗网络的提出者Ian Goodfellow日前也在Quora做了一期答疑，从他自己的深度学习路，到生成对抗网络的发展，以及他目前所在的OpenAI的运作，作为深度学习新一代技术主力，Goodfellow详尽回答了各种问题。 原文链接：https://www.quora.com/session/Ian-Goodfellow/1 生成对抗网络发展 生成对抗网络是如何发展而来的？ Christian Sz
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