有选择性地减弱跳层特征的低频成分。 Experiments Denoising process 最上面一行展示了图像在迭代过程中的渐进式去噪过程，随后两行则展示了反傅里叶变换后的低频和高频分量。...Effect of backbone and skip connection scaling factors 提高骨干缩放因子 b 能显著提高图像质量，而跳过缩放因子 s 的变化对图像合成的影响微乎其微...跳跃特征skip各个频率中的分量较为均衡，而骨干特征backbone大多都是低频成分，所以增强b才会出现图像越来越平滑的现象，增强s时，因为s在频域分布比较均衡，所以对图像影响有限。...image = pipe(prompt).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") Conclusions 即插即用来提高扩散模型的生成质量...，不需要训练和额外的参数，可以应用到所有扩散模型中，包括各种基于扩散模型的图像、视频生成任务 Unet中跳跃连接贡献更多高频细节但会可能会影响去噪能力，骨干连接贡献更多去噪能力，选择性提高基础连接权重并降低跳跃连接中低频权重可提高生成质量
选自arXiv 作者：Eirikur Agustsson等 机器之心编译 参与：白妤昕、刘晓坤 本文提出了一个基于生成对抗网络的极端学习图像压缩框架，能生成码率更低但视觉效果更好的图像。...但是，对于每像素低于 0.1 位（bpp）的码率，这些算法仍然会导致质量严重下降。...在本文中，研究者提出并研究了基于生成对抗网络（GAN）的极端图像压缩框架，其中图像的码率低于 0.1 bpp。他们提出了一个基本的 GAN 公式，用于深度图像压缩，从而生成不同程度的内容。...我们研究两种操作模式（对应于无条件和有条件的生成对抗网络 [11,17]），即 全局性生成压缩（GC），保留整体图像内容，同时生成不同尺度的结构，例如建筑立面上的树叶或窗户的树叶； 选择性生成压缩（SC...在 SC 操作模式下，该系统可以将保存的图像内容与合成的内容无缝结合，即使在跨越多个目标边界的区域也是如此。通过部分生成图像内容，该系统可以实现超过 50％的码率缩减，而图像质量不会明显降低。
一、图像质量的定义 我的这个专栏叫做图像质量评价，但是什么叫做图像的质量呢？ 图像质量是一个非常宽泛的概念，在不同情况下有不同的理解。...那这张照片的质量高吗？ ? 因此，在进行图像质量的评价之前，我们需要首先仔细定义 “图像质量”的含义。这肯定取决于产生图像的用途，以及图像的观察者。...数码相机内的图像处理-基本图像滤波）磨平了，自然就会导致人们对右边图像质量较低的评价。 ?...我们选择的评价方式，就包括了客观的图像质量评价，以及主观的图像质量评价。...今天我介绍了图像质量有很多种定义，但我更关心的是消费电子产品，尤其是手机相机的图像质量的定义： 在特定观看条件下的图像的感知质量，其由输入和输出成像系统的设置和属性确定，最终影响人对图像的价值判断 图像质量受相机性能和其他方面的影响
我们都知道拍摄相片容易，但是想拍摄高质量的图片却很难，它需要良好的构图和照明。此外，选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。...图像质量评估算法是对任意的图像进行质量评分，将图像整体作为输入，将图像的质量得分作为输出，图像质量评估分为三种： 全参考图像质量评估：在这种方法中，我们拥有一个非失真的图像，以测量失真图像的质量。...降低参考的图像质量评估：在这种方法中没有可以用来参考的图像，但是具有参考信息的图像（例如，带有水印的图像）可以比较和测量失真图像的质量。...无参考图像质量评估：算法获得的唯一输入是要测量其质量的图像，完全没有可以用来参考的图像，因此被称为无参考“No-Reference” 无参考IQA 本文中我们将讨论一种称为无参考图像空间质量评估器（BRISQUE...图2 自然图像（左）和噪声图像（失真，右） 图像质量评估（IQA）数据集 质量是一个主观问题。要悬链一种有关质量好坏的算法，我们需要许多图像示例及其质量得分。 谁为这些训练图像指定质量得分？
因此，我将研究重点放在发现图像质量如何影响Web应用程序中的用户行为上。最近，一些研究测试了低质量图像在网站上的影响。...参考的算法需要原始(参考认为是高质量的)和失真的图像计算质量分数。基于参考的算法已广泛用于衡量在应用诸如图像压缩，图像传输或图像拼接之类的处理后图像的质量。...因此，作者介绍了多个伪参考图像(MPRI)的思想。MPRI由失真图像生成。因此，伪参考图像(PRI)的质量通常比它的失真图像差。...该方法的思想是通过进一步‘降解’失真图像生成一系列的PRI，然后利用local binary patterns(LBP)测量它们之间的相似性来评估其质量。...簇的局部特征的软加权平均值与簇k的平均值之间的残差，其中d表示向量的第d维 局部特征x和代码字k之间的高斯核相似度权重 实际上，对于两个不同的特征集，簇k的平均值与指定的r个局部特征的平均值之间的软加权差可能会生成相同的
学习如何在API中使用DALL·E生成或操作图像。想要在ChatGPT中生成图像吗？请访问chat.openai.com。...默认情况下，图像以标准质量生成，但在使用DALL·E 3时，您可以设置quality："hd"以获得增强的细节。方形、标准质量的图像生成速度最快。...，出于安全考虑和为了增加更多细节（更详细的提示通常会产生更高质量的图像），模型现在会接受提供的默认提示，并自动重新编写它。...上传的图像和掩码都必须是小于4MB的正方形PNG图像，并且它们的尺寸必须彼此相同。掩码的非透明区域在生成输出时不会被使用，因此它们不一定需要像上面的示例一样与原始图像匹配。...变体（仅适用于DALL·E 2）图像变体端点允许您生成给定图像的变体。
不仅如此，论文还提出了一个可以衡量收敛的超参数，实现了快速稳定的训练和很高的视觉质量。 先看一张图： 下图左右两端的两栏是真实的图像，其余的是计算机生成的。 ? 过渡自然，效果惊人。...判别器胜利的条件则是①很好地将真实图像自编码，以及②很差地辨识生成的图像。 这篇论文的另一个贡献是提出了一个衡量生成样本多样性的超参数 γ：生成样本 loss 的预期与真实样本 loss的预期之比。...如果生成器表现太好，就侧重判别器。 不仅如此，这个超参数 γ 还提供了一个可以衡量的指标，用于判断收敛，最终也对应图像的质量。 ?...此外，这种新的方法还提供了一种新的近似收敛手段，实现了快速稳定的训练和很高的视觉质量。我们还推导出一种能够控制权衡图像多样性和视觉质量的方法。...在论文里我们专注于图像生成任务，在更高的分辨率下建立了视觉质量的新里程碑。所有这些都是使用相对简单的模型架构和标准的训练流程实现的。 ?
Jpeg 和 PNG 是两种常用的图像压缩格式，不同场景需要不同质量的图像，本文记录python保存压缩图像控制图像质量的方法。...尤其是使用过高的压缩比例，将使最终解压缩后恢复的图像质量明显降低，如果追求高品质图像，不宜采用过高压缩比例。...而且JPEG是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，允许用不同的压缩比例对文件进行压缩，支持多种压缩级别，压缩比率通常在10：1到40：1之间，压缩比越大，品质就越低；相反地，压缩比越小，品质就越好...img: 图像矩阵 num: 压缩参数 压缩参数仅针对特定的格式： 对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95 对于png ,第三个参数表示的是压缩级别。...默认为3 压缩参数设置： cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long , 质量越大图像质量越高，文件越大 cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 从0到9 压缩级别越高图像越小
注意，如果需要对比彩色RGB图像，L和L^{e}需要进行以下处理： L_{x,y}=max_{c\in { R,G,B }}I^{c}_{x,y}\ 二、评价指标改进 LOE的缺点是需要对比原图某个点与处理图全局的大小关系...，再加上全分辨率遍历之后，计算量陡然增加，处理大分辨率图像的时候耗时更长。...为了简化操作，节约计算时间，选择在图像中选择一些点位来计算LOE值。这些点位数量相对于全分辨率是极少的。...方法1、对图像进行降分辨率 对原图和处理图进行下采样降分辨率（不能用插值类降分辨率），得到L^{d}和L^{ed}，分别表示下采样后的原图和处理图，代入公式表示如下： RD_{i,j}=\sum_{i=...三、评价指标对比效果 对马里奥图像进行LOE指标计算，选择固定位置采样取点进行指标计算，行列方向各取50个点，共对比2500个点位，因为选择的点位比较少，在最终的z指标进行累加，不在求均值。
引言 现有的生成图像评价工作主要基于生成图像的分布对模型「整体」的生成效果进行评价。然而，一个性能优异的生成模型并不代表其合成的「任何一张」图像都具有高质量的效果。...，模型的生成图像的质量会趋于稳定。...如下图所示，理想情况下，生成图像随着 GAN 的训练轮数的增加单调变好，但实际上对于简单的任务，训练后期生成图像的质量几乎没有变化；对于困难的任务，训练后期生成图像的质量随着训练轮数的增加呈现震荡变好的趋势...因此文中选取了 FID 曲线变化的肘点作为 GAN 的训练前期和后期的分界，对于训练前期直接采样中间模型生成图像，并用迭代轮数作为图像质量标签；对于训练后期，选取开始和最终的两个模型生成具有明显质量差异的图像...实验结果 文中基于四种生成模型，五个数据集上的生成图像分别训练多个 RISA 模型。首先从可视化的角度，下图说明 RISA 能够按照质量从低到高给出对应的质量评价分数。
该设计实现了RCG与常用图像生成模型的无缝集成(常用图像生成模型作为RCG像素生成器)，使其无类别条件图像生成性能获得了巨大的提升(如图所示)。...图1：无类别条件图像生成性能 RCG具有出色的图像生成能力。...能用更少的参数、时间生成更高质量的图片。 图5：计算开销（ImageNet 256x256） 注：使用64个V100 GPU的集群来测量训练成本。在单个V100 GPU上测量了生成吞吐量。...像素生成器 图6：像素生成器 RCG中的像素生成器处理基于图像表示的图像像素。从概念上讲，这样的像素生成器可以是任何条件图像生成模型，通过用SSL表示来代替它的原始条件(例如,类标或文本)。...图中我们以并行解码生成模型MAGE为例。训练像素生成器，以同一图像的表示为条件，从图像的掩膜版本中重建原始图像。在推理过程中，像素生成器从一个完全遮蔽的图像生成图像，并以表示生成器的表示为条件。
上图就是SaGAN的网络结构，例子是将一个戴眼镜的人脸图像III生成不戴眼镜的人脸图像I^\hat{I}I^。...首先是生成器部分G，它的输入是原始图像III和属性控制信号ccc，负责输出修改后的图像I^\hat{I}I^： I^=G(I,c)\hat{I}=G(I,c)I^=G(I,c) 生成器又拆分为两个网络...判别器部分D也有两部分，分别是原始的DsrcD_{src}Dsrc和增加的DclsD_{cls}Dcls，分别用来评价图像生成的效果和属性编辑的效果。...因为如果没有DclsD_{cls}Dcls，也可以生成出质量高的图像，但是做不到属性的控制。DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls共用了主干网络。 ?...G损失，由于判别器有DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls两个部分，所以生成器G也要有两个对应的损失函数，分别是固定判别器时生成更真实的图像LsrcGL_{src}^{G}LsrcG
1 今天内容的简要 今天，“计算机视觉战队”主要和大家分享图像修复的质量评估。该技术主要是一种用于图像修复的图像质量评价(IQA)方法，旨在从多个结果中选择最佳的图像质量评价方法。...这种方法使得引入自动生成的训练集进行更有效的学习成为可能，这对于现有的方法来说一直是困难的，因为修复质量的判断是相当主观的。...此外还表明，利用两两学习特征，可以自动生成训练数据，并利用这些数据提高估计精度。 3 有效的图像特征 许多IQA方法使用视觉显著性图代替实际的凝视。...因为该方法只需要两两关系，而不是绝对分数，这种简单的关系使得图像变得更加扭曲，可以作为一个训练数据源。上图显示了用于训练的几个级别的自动生成图像的示例。...通过将原始图像和失真图像结合起来，合成了第一次自动生成的训练图像。 Features for learning-to-rank 新框架设计了图像特征，称之为基于特征补丁的轮廓一致性(PBCC)。
cv2.cvtColor(reImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)后，通过评估图像的清晰度衡量图像质量优劣。...Brenner梯度函数(TestBrener)：计算相邻两个像素灰度差的平方，函数返回值越大，图片质量越好，处理一张450*600的图片大概需要2秒。 2....方差函数(TestVariance)：清晰聚焦的图像有着比模糊图像更大的灰度差异，函数返回值越大，图片质量越好，处理一张450*600的图片大概需要0.05秒。 7....总结： 上述几个无参考图像质量评价的常用算法对于区分整体模糊图片和局部模糊图片效果很好。...但是，由于图3-图6中的模糊基本上是由于手部在做动作时产生局部模糊，无参考图像质量评价的几个常用算法对这种场景效果不好。
G(z)G(z)G(z)就是最后生成出来的图像。 GAN原理 GAN结构 ?...对于生成器G，希望生成的图像G(z)G(z)G(z)无限逼近于真实图像，而对于判别器D，希望无论生成的图像G(z)G(z)G(z)有多真实，判别器总是能把他和真实的图像区分开，所以说GAN是一个G和D博弈的过程...当对z_log_var重新采样的时候，就能控制新的输出。 GAN和VAE VAE一般采用MSE评估生成图像，即每一个像素上的均方差，这样会使生成的图像变得模糊。...但是VAE由于自身是带条件控制的，所以VAE不会生成很多奇奇怪怪的图像。...GAN采用判别器评估生成的图像，由于没了均方误差损失，所以GAN生成图像更清晰，但是由于GAN很难训练，同时原始的GAN没有条件控制的能力，所以GAN生成的图像有些会很奇怪。
扩散模型（Diffusion Models）作为生成模型的最新前沿技术，已经在高质量图像生成中展现出了巨大的潜力。...相比于生成对抗网络（GANs），扩散模型在生成图像的多样性、稳定性和高分辨率方面都有显著提升。这篇文章将深入解析扩散模型的生成过程，并通过代码示例展示如何通过该模型生成高质量图像。...图像质量：扩散模型生成的图像往往具有更细腻的细节，尤其是在高分辨率图像生成方面。多样性：扩散模型能够生成更多样化的样本，避免了模式崩溃（Mode Collapse）问题。...，我们可以从一个随机噪声图像开始，逐步生成高质量的图像。...5.1 变分推断的引入通过变分推断，可以在减少生成步数的同时，尽可能保留生成图像的质量。具体来说，利用变分推断可以在少量时间步内近似生成高质量图像，而无需经过大量时间步的逐步去噪。
这些降级会影响图像的质量，限制了图像在各种应用中的有效性。传统的图像恢复方法虽然在某些特定任务上表现不错，但它们往往对于多种不同类型的降级无法做到很好的泛化。...通过借助自然语言指令，该方法能够有效地从降级图像中恢复出高质量的清晰图像，涵盖了多种降级类型。...图像恢复涉及从降级图像中恢复出高质量的清晰图像，这是一个复杂的问题，因为同一张图像可能有多种不同的恢复方式。噪声、模糊、雨滴等降级效果常常是图像中不可避免的问题，尤其在低光等复杂环境条件下。...图像降级的常见原因和效果 图像降级是指图像质量因各种原因而下降的过程，其效果可通过噪声、模糊、雨滴等多种降级类型来体现。噪声是图像中随机出现的不期而至的颜色或亮度变化，使图像失真。...图像恢复的概念和挑战 图像恢复旨在通过算法或模型还原被降级的图像，使其质量达到原始状态或接近原始状态。这是一个复杂的问题，因为同一张图像可能受到多种降级的影响，而每种降级都需要不同的处理方法。
这些降级会影响图像的质量，限制了图像在各种应用中的有效性。传统的图像恢复方法虽然在某些特定任务上表现不错，但它们往往对于多种不同类型的降级无法做到很好的泛化。...通过借助自然语言指令，该方法能够有效地从降级图像中恢复出高质量的清晰图像，涵盖了多种降级类型。这篇论文的研究不仅在图像恢复领域引起了广泛关注，同时也为文本引导图像处理任务提供了全新的思路。...图像恢复涉及从降级图像中恢复出高质量的清晰图像，这是一个复杂的问题，因为同一张图像可能有多种不同的恢复方式。噪声、模糊、雨滴等降级效果常常是图像中不可避免的问题，尤其在低光等复杂环境条件下。...图像降级的常见原因和效果 图像降级是指图像质量因各种原因而下降的过程，其效果可通过噪声、模糊、雨滴等多种降级类型来体现。噪声是图像中随机出现的不期而至的颜色或亮度变化，使图像失真。...图像恢复的概念和挑战 图像恢复旨在通过算法或模型还原被降级的图像，使其质量达到原始状态或接近原始状态。这是一个复杂的问题，因为同一张图像可能受到多种降级的影响，而每种降级都需要不同的处理方法。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.09257 从下图可以看到，UFOGen 只需一步即可生成高质量，多样的图片。 提升扩散模型的生成速度并不是一个新的研究方向。...DDGAN 的训练目标，使训练的稳定性和生成质量都相比于 DDGAN 大幅提高。...UFOGen 的作者指出，比起之前基于 GAN 的工作，除了生成质量外，UFOGen 还有几点优势： 1....实验表明，UFOGen 只需一步采样便可以生成高质量的，符合文字描述的图片。...作为实现超快速文本到图像合成的早期工作之一，UFOGen 为高效率生成模型领域开启了一条新道路。
变分自编码器（VAE） VAE是在Autoencoder的基础上让图像编码的潜在向量服从高斯分布从而实现图像的生成，优化了数据对数似然的下界，VAE在图像生成上是可并行的， 但是VAE存在着生成图像模糊的问题...生成对抗网络（GAN） GAN的思想就是利用博弈不断的优化生成器和判别器从而使得生成的图像与真实图像在分布上越来越相近。GAN生成的图像比较清晰，在很多GAN的拓展工作中也取得了很大的提高。...WGAN[6]和WGAN-GP[7]首先分析了原始GAN的问题，前者通过对生成样本和真实样本加噪声使得两个分布产生重叠，理论上可以解决训练不稳定；后者引入梯度惩罚，使得GAN训练更加稳定，收敛更快，同时能够生成更高质量的样本...LSGAN[8] 使用最小二乘损失函数代替了原始GAN的损失函数，让模型在训练的过程中更多的关注真实度不高的样本，缓解了GAN训练不稳定和生成图像质量差多样性不足的问题。...图像到图像的转换可分为有监督和无监督两大类，根据生成结果的多样性又可分为一对一生成和一对多生成两类： 有监督下图像到图像转换 在原始GAN中，因为输出仅依赖于随机噪声，所以无法控制生成的内容。
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