TPAMI 2023生成式AI与图像合成技术综述
2024.03.22 10:39浏览量:6简介:本文综述了TPAMI 2023年生成式AI与图像合成领域的最新研究进展,重点介绍了视觉引导、文字引导、语音引导以及DragGAN提出的控制点引导等引导方式,并对基于GAN、扩散模型、自回归方法和神经辐射场(NeRF)的图像合成与编辑模型框架进行了分类和详细分析。生成式AI在图像生成和编辑方面的应用前景广阔,可以提高数据质量、实现自动化和提高可解释性。
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TPAMI 2023生成式AI与图像合成技术综述
随着人工智能技术的快速发展,生成式AI在图像合成领域的应用越来越广泛。在TPAMI 2023年的最新研究中,我们看到了许多令人瞩目的进展和创新。本文将对这些进展进行简要综述,帮助读者了解生成式AI与图像合成的最新技术趋势。
引导方式的多样性
在图像合成与编辑中,引导方式起到了至关重要的作用。传统的引导方式主要包括视觉引导、文字引导和语音引导。近年来,DragGAN提出的控制点引导为图像合成提供了更加灵活和精确的控制手段。通过控制点的设定,用户可以精确地指定图像的局部特征,从而生成更符合需求的合成图像。
模型框架的多样化
在TPAMI 2023的研究中,我们看到了多种图像合成与编辑的模型框架。其中,基于GAN的方法是最为常见的。GAN通过生成器和判别器的相互博弈,可以生成高质量的图像。此外,扩散模型方法、自回归方法和神经辐射场(NeRF)方法也受到了广泛关注。这些模型框架各有特点,可以根据具体应用场景进行选择。
GAN的深入研究
在基于GAN的图像合成与编辑中,研究者们对控制条件的融合方式、模型的结构、损失函数设计、多模态对齐和跨模态监督等方面进行了深入研究。例如,条件GAN和GAN反演等技术在提高图像生成质量和效率方面取得了显著成果。同时,为了更好地应对多模态合成与编辑任务,研究者们还提出了条件扩散模型和预训练扩散模型等新的方法。
扩散模型的崛起
近年来,扩散模型在图像合成与编辑领域异军突起。DALLE-2和Imagen等基于扩散模型的生成式AI在图像生成方面取得了惊人的效果。相比于GAN,扩散式生成模型具有一些独特的优势,如静态的训练目标和易扩展性等。这使得扩散模型在多模态合成与编辑任务中具有更大的潜力。
生成式AI的应用前景
生成式AI在图像合成和编辑方面的应用前景十分广阔。首先,通过学习大量的数据,生成式AI可以提高数据的质量,为计算机图形学、游戏制作、数字艺术等领域提供更多高质量的图像资源。其次,生成式AI可以实现自动化,避免人工手动制作的繁琐和费时,提高生产效率。最后,生成式AI的结果可以被解释,这使得它在一些领域(如医疗)中的应用更加可靠和受欢迎。
总之,TPAMI 2023年的生成式AI与图像合成研究展示了该领域的最新进展和创新。随着技术的不断发展,我们有理由相信生成式AI在图像合成和编辑方面的应用将会越来越广泛,为我们的生活带来更多便利和惊喜。

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