Generative Adversarial Networks (GAN) は、画像編集業界で新しい用途に利用されています。 過去数か月間、EditGAN の人気が高まっています...
AI エコシステムでは、普及モデルが技術進歩の方向とペースを設定しています。 彼らは、複雑な生成 AI へのアプローチ方法に革命をもたらしています...
米国と中国の間の新しい研究イニシアチブでは、運転シミュレーターの現実性を高めるために敵対的生成ネットワーク (GAN) を使用することが提案されています。 の...
韓国の新しい研究では、画像合成システムが真に斬新な画像を生成しているのか、それとも画像上で「マイナーな」変種を生成しているのかを判断する方法を提案しています。
意見 敵対的生成ネットワーク (GAN) が、驚くほどリアルな 3D 顔を再現する能力を初めて実証したとき、その出現は、採掘されていない可能性を求めるゴールド ラッシュを引き起こしました...
カリフォルニア大学バークレー校とアドビによる新しい研究では、敵対的生成ネットワーク (GAN) によって作成できるハイパーリアル コンテンツを直接編集する方法が提供されています。
プロの VFX コミュニティは、画像とビデオの合成における新しい革新に興味をそそられ、時には少し脅威を感じていますが、...
中国との新しい共同研究は、協調ツインニューラルエンコーダーを使用して、画像内で人体の形状を再形成する新しい方法を提供します...
スタンフォード大学の新しい論文は、生成アルゴリズムを使用して、出会い系アプリなどのプラットフォームの顔認証システムをだます初期の方法を提案しました。
画像合成においてエンタングルメントが問題となる理由を理解するのは難しくありません。なぜなら、エンタングルメントは生活の他の分野でも問題となることが多いからです。 たとえば、それは...
米国の共同学術研究プロジェクトが CAPTCHA* テストを阻止する方法を開発し、報告によると、以下を使用することで同様の最先端の機械学習ソリューションを上回りました。
2021 年は、画像合成分野において前例のない進歩と猛烈なペースで出版が行われた年となり、一連の新しいイノベーションと改善がもたらされました。
Generative Adversarial Network (GAN) で人間の顔を発明する場合の問題は、偽の画像を生成する現実世界のデータには、望ましくないデータが含まれていることです。
中国とオーストラリアの研究者グループは、AI によって生成された画像の品質と忠実度を向上させようと努めているときに、偶然にもインタラクティブに画像を作成する方法を発見しました。
カナダと米国の研究者チームは、気候変動の壊滅的な影響を実際の写真に重ね合わせる機械学習手法を開発しました。
