論文の概要: AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01830v1
- Date: Tue, 3 Oct 2023 06:55:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 17:13:01.929710
- Title: AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era
- Title(参考訳): データソースとしてのAI生成画像:合成時代の幕開け
- Authors: Zuhao Yang, Fangneng Zhan, Kunhao Liu, Muyu Xu, Shijian Lu
- Abstract要約: 生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。
本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。
実際のデータとは対照的に、AIが生成するデータソースは、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 61.879821573066216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advancement of visual intelligence is intrinsically tethered to the
availability of data. In parallel, generative Artificial Intelligence (AI) has
unlocked the potential to create synthetic images that closely resemble
real-world photographs, which prompts a compelling inquiry: how visual
intelligence benefit from the advance of generative AI? This paper explores the
innovative concept of harnessing these AI-generated images as a new data
source, reshaping traditional model paradigms in visual intelligence. In
contrast to real data, AI-generated data sources exhibit remarkable advantages,
including unmatched abundance and scalability, the rapid generation of vast
datasets, and the effortless simulation of edge cases. Built on the success of
generative AI models, we examines the potential of their generated data in a
range of applications, from training machine learning models to simulating
scenarios for computational modelling, testing, and validation. We probe the
technological foundations that support this groundbreaking use of generative
AI, engaging in an in-depth discussion on the ethical, legal, and practical
considerations that accompany this transformative paradigm shift. Through an
exhaustive survey of current technologies and applications, this paper presents
a comprehensive view of the synthetic era in visual intelligence. A project
with this paper can be found at https://github.com/mwxely/AIGS .
- Abstract(参考訳): ビジュアルインテリジェンスの進歩は、本質的にデータの可用性に繋がる。
並行して、生成的人工知能(AI)は、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。
本稿では、これらのai生成画像を新たなデータソースとして活用する革新的な概念を探求し、従来のモデルパラダイムをビジュアルインテリジェンスに再構成する。
実際のデータとは対照的に、AIが生成するデータソースには、未整合のアビデンスとスケーラビリティ、膨大なデータセットの高速生成、エッジケースの無力なシミュレーションなど、大きなメリットがある。
生成型aiモデルの成功に基づいて、機械学習モデルのトレーニングから、計算モデリング、テスト、検証のためのシナリオのシミュレーションまで、さまざまなアプリケーションで生成されたデータの可能性を調べます。
我々は、この変革的なパラダイムシフトに伴う倫理的、法律的、実践的な考察を深く議論する中で、生成AIの利用を支える技術基盤を探求する。
本稿では,現在の技術と応用の徹底的な調査を通じて,視覚知能における合成時代の包括的展望を示す。
この論文のプロジェクトはhttps://github.com/mwxely/AIGS で見ることができる。
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