論文の概要: Generative AI in Vision: A Survey on Models, Metrics and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16369v1
- Date: Mon, 26 Feb 2024 07:47:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 14:16:25.100339
- Title: Generative AI in Vision: A Survey on Models, Metrics and Applications
- Title（参考訳）: ビジョンにおけるジェネレーティブAI:モデル、メトリクス、アプリケーションに関する調査
- Authors: Gaurav Raut and Apoorv Singh
- Abstract要約: 生成AIモデルは、現実的で多様なデータサンプルの作成を可能にすることで、さまざまな分野に革命をもたらした。
これらのモデルの中で、拡散モデルは高品質な画像、テキスト、オーディオを生成するための強力なアプローチとして現れている。
本稿では,AI拡散モデルとレガシモデルについて概観し,その基礎となる技術,異なる領域にわたる応用,課題について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI models have revolutionized various fields by enabling the
creation of realistic and diverse data samples. Among these models, diffusion
models have emerged as a powerful approach for generating high-quality images,
text, and audio. This survey paper provides a comprehensive overview of
generative AI diffusion and legacy models, focusing on their underlying
techniques, applications across different domains, and their challenges. We
delve into the theoretical foundations of diffusion models, including concepts
such as denoising diffusion probabilistic models (DDPM) and score-based
generative modeling. Furthermore, we explore the diverse applications of these
models in text-to-image, image inpainting, and image super-resolution, along
with others, showcasing their potential in creative tasks and data
augmentation. By synthesizing existing research and highlighting critical
advancements in this field, this survey aims to provide researchers and
practitioners with a comprehensive understanding of generative AI diffusion and
legacy models and inspire future innovations in this exciting area of
artificial intelligence.
- Abstract（参考訳）: 生成AIモデルは、現実的で多様なデータサンプルの作成を可能にすることで、さまざまな分野に革命をもたらした。
これらのモデルの中で、拡散モデルは高品質な画像、テキスト、オーディオを生成するための強力なアプローチとして現れている。
本稿では,AI拡散モデルとレガシモデルについて概観し,その基礎となる技術,異なる領域にわたる応用,課題について概説する。
我々は拡散確率モデル(ddpm)やスコアベース生成モデルといった拡散モデルの理論的基礎を考察する。
さらに,テキスト・ツー・イメージ,イメージ・インペインティング,イメージ・スーパーレゾリューションなどにおけるこれらのモデルの多様な応用について検討し,創造的タスクやデータ拡張におけるそれらの可能性を示す。
この調査は、既存の研究を合成し、この分野における重要な進歩を強調することによって、生成的AI拡散とレガシーモデルに関する包括的理解を研究者や実践者に提供し、このエキサイティングな人工知能領域における未来のイノベーションを刺激することを目的としている。
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