論文の概要: Accuracy and Fidelity Comparison of Luna and DALL-E 2 Diffusion-Based
Image Generation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01914v1
- Date: Thu, 5 Jan 2023 05:17:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-06 13:58:51.885118
- Title: Accuracy and Fidelity Comparison of Luna and DALL-E 2 Diffusion-Based
Image Generation Systems
- Title(参考訳): LunaとDALL-E2拡散画像生成システムの精度と忠実度の比較
- Authors: Michael Cahyadi, Muhammad Rafi, William Shan, Jurike Moniaga, and
Henry Lucky
- Abstract要約: DALL-E 2 と Luna という2つの拡散型画像生成システム間の精度と忠実さを質的に検討する。
DALL-E 2 は、アライメントと忠実度の比較において、Luna を著しく上回っていると結論付けている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We qualitatively examine the accuracy and fideltiy between two
diffusion-based image generation systems, namely DALL-E 2 and Luna, which have
massive differences in training datasets, algorithmic approaches, prompt
resolvement, and output upscaling. In our research we conclude that DALL-E 2
significantly edges Luna in both alignment and fidelity comparisons
- Abstract(参考訳): dall-e 2とlunaという2つの拡散ベースの画像生成システム間の精度とフィデルティを定性的に検討した。
我々の研究では、DALL-E 2はアライメントと忠実度の比較においてLunaを著しく上回っていると結論付けている。
関連論文リスト
- MoonMetaSync: Lunar Image Registration Analysis [1.5371340850225041]
本稿では,新しい特徴検出器であるIntFeatとともに,SIFT(Scale-incubic)とORB(Scale-variant)の特徴検出法を比較した。
本研究では,低 (128x128) と高分解能 (1024x1024) の月面画像パッチを用いてこれらの手法の評価を行い,地球外環境への挑戦において,その性能について考察した。
IntFeatはSIFTの高レベルな特徴とORBの低レベルな特徴を組み合わせることで、堅牢な月面画像登録を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-14T22:05:48Z) - 4D Contrastive Superflows are Dense 3D Representation Learners [62.433137130087445]
我々は,LiDARとカメラのペアを連続的に利用して事前学習の目的を確立するための,新しいフレームワークであるSuperFlowを紹介する。
学習効率をさらに向上するため,カメラビューから抽出した知識の整合性を高めるプラグイン・アンド・プレイ・ビュー・一貫性モジュールを組み込んだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T17:59:54Z) - Rethinking Score Distillation as a Bridge Between Image Distributions [97.27476302077545]
提案手法は, 劣化した画像(ソース)を自然画像分布(ターゲット)に転送することを目的としている。
本手法は,複数の領域にまたがって容易に適用可能であり,特殊な手法の性能のマッチングや評価を行うことができる。
テキストから2D、テキストベースのNeRF最適化、絵画を実画像に変換すること、光学錯視生成、および3Dスケッチから実画像に変換することにおいて、その実用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T17:59:58Z) - Superresolution imaging of two incoherent optical sources with unequal brightnesses [4.272401529389713]
高精度で2つの非コヒーレントな光源の分離を解消することは、蛍光イメージングと天文学的な観測において非常に重要である。
我々は、量子フィッシャー情報を用いて、分離に関する最終的な精度限界を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-26T15:02:21Z) - Single-photon sub-Rayleigh precision measurements of a pair of
incoherent sources of unequal intensity [0.0]
不等強度の2つの点状エミッタの単一光子イメージングについて検討する。
我々は、Hermite-Gaussian空間モード多重化を実験的に実装するために、多面光変換技術を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T14:58:34Z) - Super-resolution enhancement in bi-photon spatial mode demultiplexin [0.0]
レイリーの呪いによる遠方界の強度を測定するイメージングシステムは、光学系の有限開口によって規定される解像度制限である。
空間モードデマルチプレクシング(SPADE)を用いて収集したフィールド情報が最大であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T17:40:46Z) - Light Field Saliency Detection with Dual Local Graph Learning
andReciprocative Guidance [148.9832328803202]
我々は、グラフネットワークを介して焦点スタック内のインフォメーション融合をモデル化する。
我々は、全焦点パタンを用いて焦点スタック融合過程をガイドする新しいデュアルグラフモデルを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-02T00:54:39Z) - LIF-Seg: LiDAR and Camera Image Fusion for 3D LiDAR Semantic
Segmentation [78.74202673902303]
本稿では,LiDAR分割のための粗大なLiDARとカメラフュージョンベースネットワーク(LIF-Seg)を提案する。
提案手法は,画像の文脈情報を完全に活用し,単純だが効果的な早期融合戦略を導入する。
これら2つのコンポーネントの協力により、効果的なカメラ-LiDAR融合が成功する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-17T08:53:11Z) - High-Resolution Optical Flow from 1D Attention and Correlation [89.61824964952949]
計算量を大幅に削減した高分解能光フロー推定法を提案する。
まず、対象画像の垂直方向の1Dアテンション操作を行い、その後、参加者画像の水平方向の単純な1D相関を行う。
Sintel,KITTIおよび実世界の4K解像度画像を用いた実験により,提案手法の有効性と優位性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-28T17:56:34Z) - Single-shot Hyperspectral-Depth Imaging with Learned Diffractive Optics [72.9038524082252]
単発単眼単眼ハイパースペクトル(HS-D)イメージング法を提案する。
本手法では, 回折光学素子 (DOE) を用いる。
DOE の学習を容易にするため,ベンチトップ HS-D イメージラーを構築することで,最初の HS-D データセットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-01T14:19:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。