論文の概要: Generative AI for Vision: A Comprehensive Study of Frameworks and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18033v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 22:42:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:15:01.018672
• Title: Generative AI for Vision: A Comprehensive Study of Frameworks and Applications
• Title（参考訳）: ビジョンのためのジェネレーティブAI:フレームワークとアプリケーションに関する総合的研究
• Authors: Fouad Bousetouane,
• Abstract要約: 生成AIは画像合成を変換し、高品質で多様性があり、フォトリアリスティックなビジュアルを作成することができる。 本研究は,入力の性質に基づく画像生成技術の構造的分類を提案する。 DALL-E、ControlNet、DeepSeek Janus-Proといった主要なフレームワークを強調し、計算コスト、データバイアス、ユーザ意図とのアウトプットアライメントといった課題に対処します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Generative AI is transforming image synthesis, enabling the creation of high-quality, diverse, and photorealistic visuals across industries like design, media, healthcare, and autonomous systems. Advances in techniques such as image-to-image translation, text-to-image generation, domain transfer, and multimodal alignment have broadened the scope of automated visual content creation, supporting a wide spectrum of applications. These advancements are driven by models like Generative Adversarial Networks (GANs), conditional frameworks, and diffusion-based approaches such as Stable Diffusion. This work presents a structured classification of image generation techniques based on the nature of the input, organizing methods by input modalities like noisy vectors, latent representations, and conditional inputs. We explore the principles behind these models, highlight key frameworks including DALL-E, ControlNet, and DeepSeek Janus-Pro, and address challenges such as computational costs, data biases, and output alignment with user intent. By offering this input-centric perspective, this study bridges technical depth with practical insights, providing researchers and practitioners with a comprehensive resource to harness generative AI for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIは、画像合成を変革し、デザイン、メディア、ヘルスケア、自律システムといった業界にまたがる高品質で多様なフォトリアリスティックなビジュアルを作成できるようにする。 画像から画像への変換、テキストから画像への生成、ドメイン転送、マルチモーダルアライメントといった技術の進歩により、視覚コンテンツの自動生成の範囲が拡大し、幅広いアプリケーションをサポートするようになった。 これらの進歩は、GAN(Generative Adversarial Networks)や条件付きフレームワーク、安定拡散(Stable Diffusion)のような拡散ベースのアプローチといったモデルによって推進される。 本研究は,入力の性質に基づく画像生成手法の構造化分類,雑音ベクトル,潜時表現,条件入力などの入力モダリティによる編成手法を提案する。 DALL-E、ControlNet、DeepSeek Janus-Proといった主要なフレームワークを強調し、計算コスト、データバイアス、ユーザ意図とのアウトプットアライメントといった課題に対処する。 この入力中心の視点を提供することで、この研究は実践的な洞察と技術深度を橋渡しし、研究者や実践者が現実世界のアプリケーションに生成AIを活用するための包括的なリソースを提供する。

関連論文リスト

• A Review of Transformer-Based Models for Computer Vision Tasks: Capturing Global Context and Spatial Relationships [0.5639904484784127]
  トランスフォーマーモデルによる自然言語処理(NLP)の展望の変化 これらのモデルは、長距離依存やコンテキスト情報をキャプチャする能力で有名である。 コンピュータビジョンにおけるトランスフォーマーモデルの研究の方向性と応用について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T16:22:18Z)
• Multimodal Large Language Model is a Human-Aligned Annotator for Text-to-Image Generation [87.50120181861362]
  VisionPreferは高品質できめ細かい選好データセットで、複数の選好面をキャプチャする。 我々は、VisionPrefer上で報酬モデルVP-Scoreをトレーニングし、テキストから画像への生成モデルのトレーニングを指導し、VP-Scoreの嗜好予測精度は人間のアノテーションに匹敵する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T14:53:15Z)
• Generative AI in Vision: A Survey on Models, Metrics and Applications [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:47:12Z)
• An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
  本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。 トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。 私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z)
• State of the Art on Diffusion Models for Visual Computing [191.6168813012954]
  本稿では,拡散モデルの基本数学的概念,実装の詳細,および一般的な安定拡散モデルの設計選択を紹介する。 また,拡散に基づく生成と編集に関する文献の急速な発展を概観する。 利用可能なデータセット、メトリクス、オープンな課題、社会的意味について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T05:32:29Z)
• Taming Encoder for Zero Fine-tuning Image Customization with Text-to-Image Diffusion Models [55.04969603431266]
  本稿では,ユーザが指定したカスタマイズされたオブジェクトの画像を生成する手法を提案する。 この手法は、従来のアプローチで要求される長大な最適化をバイパスする一般的なフレームワークに基づいている。 提案手法は, 出力品質, 外観の多様性, 被写体忠実度を考慮した画像合成が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T17:59:32Z)
• Deep Image Synthesis from Intuitive User Input: A Review and Perspectives [23.01321275304037]
  ユーザは、テキスト、スケッチ、ストローク、グラフ、レイアウトなどの直感的な非画像入力を提供することが望ましい。 GAN(Generative Adversarial Network)やVAE(VAE)、フローベース手法といった深層生成モデルの最近の進歩は、より強力で汎用的な画像生成タスクを可能にしている。 本稿では,直感的なユーザ入力による画像合成,入力の汎用性の向上,画像生成手法,ベンチマークデータセット,評価指標について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-09T06:31:47Z)
• Generating Annotated High-Fidelity Images Containing Multiple Coherent Objects [10.783993190686132]
  コンテキスト情報を明示的に必要とせずに、複数のオブジェクトで画像を合成できるマルチオブジェクト生成フレームワークを提案する。 我々は,Multi-MNISTおよびCLEVRデータセットを用いた実験により,コヒーレンシーと忠実さの保存方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T11:33:55Z)
• Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey [58.37211170954998]
  イメージセグメンテーションは、画像処理とコンピュータビジョンにおいて重要なトピックである。 深層学習モデルを用いた画像セグメンテーション手法の開発を目的とした研究が,これまでに数多く行われている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-15T21:37:47Z)
• Towards Coding for Human and Machine Vision: A Scalable Image Coding Approach [104.02201472370801]
  圧縮モデルと生成モデルの両方を活用することにより,新しい画像符号化フレームワークを考案した。 高度な生成モデルを導入することで、コンパクトな特徴表現と参照画素から画像を再構成するフレキシブルネットワークを訓練する。 実験により、人間の視覚的品質と顔のランドマーク検出の両方において、我々の枠組みが優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-09T10:37:17Z)
• Contextual Encoder-Decoder Network for Visual Saliency Prediction [42.047816176307066]
  本稿では,大規模な画像分類タスクに基づいて事前学習した畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。 得られた表現をグローバルなシーン情報と組み合わせて視覚的サリエンシを正確に予測する。 最先端技術と比較して、このネットワークは軽量な画像分類バックボーンに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-02-18T16:15:25Z)

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。