generative 第6页

Generative Adversarial Network

Goodfellow，2014年文献阅读笔记--GAN--GenerativeAdversarialNetworkGAN的原始论文-组会讲解_gan英文论文_FlyingWarrior的博客-CSDN博客启发：如何看两个数据是否来自同一个分布？在统计中，twosampletest。训练一个二分类的分类器，如果能分开这两个数据，说明来自不同的分布；反之来自同一个分布。英文积累：viability可行

-小透明-·2023-07-20 14:38

GPT模型训练实践（1）-基础概念

GPT的三个组成部分Generative、Pre-trained和Transformer，其解释如下：Generative生成：生成模型是用于生成新数据的统计模型。

云上笛暮·2023-07-18 17:41

【论文】2307.SDXL:Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis (已开源，有UI)

ImprovingLatentDiffusionModelsforHigh-ResolutionImageSynthesis（改进的用于高分辨图像合成的隐变量扩模模型）相关链接与解读Code:https://github.com/Stability-AI/generative-models

曾小蛙·2023-07-16 19:52

[综述] Generative AI meets 3D: A Survey on Text-to-3D in AIGC Era

论文｜改文章是23年5月27日挂在arxiv上，本文重点关注4.1节TextGuided3DAvatarGeneration、4.4节TextGuided3DShapeTransformation和第5章DiscussionTextGuided3DAvatarGenerationDreamAvatarDreamAvatar:Text-and-ShapeGuided3DHumanAvatarGene

zzl_1998·2023-07-15 15:50

Generative AI 新世界 | 文生图领域动手实践：预训练模型的部署和推理

本文作者黄浩文亚马逊云科技资深开发者布道师在上期文章，我们探讨了文生图（Text-to-Image）方向的主要论文解读，包括：VAE、DDPM、DDIM、GLIDE、Imagen、UnCLIP、CDM、LDM等主要扩散模型领域的发展状况。本期我们将进入动手实践环节，我会带领大家使用AmazonSageMakerStudio、AmazonSageMakerJumpStart等服务，指导您在云中快速上

亚马逊云开发者·2023-07-14 15:49

LLM(Large Language Model)大语言模型

该模型在文本生成、翻译和其他任务中表现出显著的性能，在全球范围内引起了热烈的反响，目前OpenAI已经迭代到了GPT-4版本Generative：能产生之前没有的模型Pre：

Erick Yu·2023-07-14 04:13

Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold 笔记

论文：https://arxiv.org/abs/2305.10973摘要合成满足用户需求的视觉内容通常需要对生成对象的姿态、形状、表情和布局进行灵活和精确的可控性。现有的方法通过手动注释的训练数据或先验的3D模型来获得生成对抗网络（GANs）的可控性，但这些方法通常缺乏灵活性、精确性和通用性。在本文中，我们研究了一种强大但很少被探索的控制GANs的方式，即以用户交互的方式“拖动”图像中的任何点，

YYY7·2023-07-14 03:18

什么是GPT？

GPT全称是（GenerativePre-trainedTransformer），三个字母分别对应三个单词，其中：“Generative”表示该模型具有生成文本的能力。

氢气氧气氮气·2023-07-13 21:17

GPT(Generative Pre-Training)论文解读及实现(一)

1GPTFramework1.1Unsupervisedpre-trainingGivenanunsupervisedcorpusoftokensU={u1,...,un},weuseastandardlanguagemodelingobjectivetomaximizethefollowinglikelihood:在给定语料上下文环境下，目标时最大化下面的语言模型，即在给定前i-1个词和参数θ前

晚点吧·2023-07-13 21:30

DCGAN: Deep Convolutional Generative Adversarial Networks论文阅读

[toc]1.UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworksarXiv:1511.06434[cs]tensorflow2代码：https://github.com/zhangkaihua88/ML_Paper总结要解决什么问题结合CNN和GAN，提出了具体的实现细节和技巧对C

山雾幻华·2023-06-24 07:34

深入理解深度学习——GPT（Generative Pre-Trained Transformer）：基础知识

von Neumann·2023-06-23 17:38

深入理解深度学习——GPT（Generative Pre-Trained Transformer）：GPT-2与Zero-shot Learning

von Neumann·2023-06-23 13:25

深入理解深度学习——GPT（Generative Pre-Trained Transformer）：GPT-3与Few-shot Learning

von Neumann·2023-06-23 08:23

【LLM系列之GPT】GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练模型

GPT模型简介GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是由OpenAI公司开发的一系列自然语言处理模型，采用多层Transformer结构来预测下一个单词的概率分布，通过在大型文本语料库中学习到的语言模式来生成自然语言文本。GPT系列模型主要包括以下版本：GPT-1发布于2018年，参数规模为1.17亿。模型采用Transformer进行特征抽取，首次将Trans

致Great·2023-06-22 20:26

springboot整合Chat Generative Pre-trained Transformer

什么是ChatGenerativePre-trainedTransformerChatGenerativePre-trainedTransformer，是以人工智能驱动的聊天机器人程序，已经更新多个版本，很多大厂也都在接入其API。整合难度难度一颗星，基本上就是给官方API发请求，然后获取响应即可。先睹为快QA问答图像绘画：一艘宇宙飞船遨游在浩瀚星空oK现在开始实战++1、创建一个基于spring

小沈同学呀·2023-06-22 20:25

CPM:A large-scale generative chinese pre-trained lanuage model

GitHub-yangjianxin1/CPM:Easy-to-useCPMforChinesetextgeneration（基于CPM的中文文本生成）Easy-to-useCPMforChinesetextgeneration（基于CPM的中文文本生成）-GitHub-yangjianxin1/CPM:Easy-to-useCPMforChinesetextgeneration（基于CPM的中文

Kun Li·2023-06-22 20:55

ChatGPT 精简总结：Chat Generative Pre-trained Transformer

⭐ChatGPT其实用的方法和InstructGPT一样，不同的是数据集和应用场景。InstructGPT的训练目标是根据给定的指令生成满足条件的内容。在训练时，InstructGPT使用了带有指令或约束条件的数据来训练模型（指令微调SFT，奖励模型RM，强化学习PPO）。因此，InstructGPT主要用于生成满足特定要求的文本，例如生成问题答案、摘要、代码等。ChatGPT的训练目标则是生成自

#苦行僧·2023-06-22 20:55

深入理解深度学习——GPT（Generative Pre-Trained Transformer）：在不同任务中使用GPT

分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录GPT预训练语言模型作为一个标准的语言模型，其输入和输出是固定的，即输入一个词序列，输出该词序列的下一个词。《深入理解深度学习——GPT（GenerativePre-TrainedTransformer）：基础知识》已经完整地剖析了GPT的模型结构，即使在监督微调阶段添加了针对不同任务的自适应层，GPT的输入和输出依旧没有本质上的改变。对于一些任务（如文

von Neumann·2023-06-22 20:54

Generative Adversarial Network（生成对抗网络）

目录GenerativeAdversarialNetwork（生成对抗网络）BasicIdeaofGANGANasstructuredlearningCanGeneratorlearnbyitselfCanDiscriminatorgenerateTheorybehindGANConditionalGANGenerativeAdversarialNetwork（生成对抗网络）BasicIdeaof

keep--learning·2023-06-22 01:36

AI实战营第二期第十节《MMagic 代码课》——笔记11

AI实战营第二期第十节《MMagic代码课》MMagic(MultimodalAdvanced,Generative,andIntelligentCreation)是一个供专业人工智能研究人员和机器学习工程师去处理

AI浩·2023-06-17 23:09

Generative AI 新世界：过去、现在和未来

人类善于分析事物。但是现在看来，机器很有可能做得更好。机器可以不知疲倦夜以继日地分析数据，不断从中找到很多人类场景用例的模式：信用卡欺诈预警、垃圾邮件检测，股票价格预测、以及个性化地推荐商品和视频等等。他们在这些任务上变得越来越聪明了。这被称为“分析人工智能（AnalyticalAI）”或”传统人工智能（TraditionalAI）”。但是人类不仅擅长分析事物，还善于创造。我们写诗、设计产品、制作

·2023-06-16 21:25

【MMagic】底层视觉与MMEditing Plus版；小窥AIGC，生成模型涌现智慧，研究创造性的方向

MMagic(MultimodalAdvanced,Generative,andIntelligentCreation)是一个供专业人工智能研究人员和机器学习工程师去处理、编辑和生成图像与视频的开源AIGC

羞儿·2023-06-15 22:07

Generative AI 新世界 | 走进文生图（Text-to-Image）领域

在之前的四篇“GenerativeAI新世界”中，我们带领大家一起探索了生成式AI（GenerativeAI），以及大型语言模型（LLMs）的全新世界概览。并在文本生成（TextGeneration）领域做了一些概述、相关论文解读、以及在亚马逊云科技的落地实践和动手实验。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动与竞赛等。帮助中国开发

·2023-06-14 22:25

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题：大型语言模型（LargeLanguageModels，或简写为LLMs）。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源

·2023-06-14 22:25

Generative AI 新世界：文本生成领域论文解读

在上一篇《GenerativeAI新世界：过去、现在和未来》中，我做为一名曾经多次穿越过市场周期的从业者，对GenerativeAI的发展历程、目前的热点方向、以及对未来的畅想做了一个梳理，希望可以帮助大家理清这个新周期的一些底层逻辑，例如知识底座、应用蓝图、以及发展方向和潜在机遇等方面的内容。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活

·2023-06-14 22:48

什么是人工智能领域的 Generative AI？

GenerativeAI（生成式人工智能）是指一类人工智能技术，它能够生成新的数据、图像、语音、视频、音乐等内容，从而扩展人工智能系统的应用范围。GenerativeAI在最近几年得到了广泛的研究和应用，其中最著名的就是深度学习模型中的生成式模型。这些模型通常使用一种叫做“生成对抗网络（GANs）”的技术，它由一组生成模型和一组判别模型组成，能够训练出高质量的、真实的数据。除了GANs之外，还有很

·2023-06-14 18:48

论文阅读：Arabic Dialect Identification with a Few Labeled Examples Using Generative Adversarial Networks

文章目录论文链接摘要1.contributionAdoptedModel3.1Motivation3.2ModelArchitectureExperimentalResultsSemi-SupervisedSetting:GAN-MARBERTandGAN-ARBERTTwo-StagesSetup:UsingaBERT-basedmodelaftertheGAN-BERTConclusion论文

Gao+Ling·2023-06-14 10:22

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network论文翻译——中文版

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationPhoto-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialN

SnailTyan·2023-06-12 11:07

我，ChatGPT，打钱

GPT：则是Generative、Pre-trained、Transformer的缩写，表示“预训练语言模型”，可以理解成一个“会说话”的人工智能。本质上是人工智能技术驱动的自然语言处理工具

士别三日wyx·2023-06-12 08:51

036_SS_Unsupervised Compositional Concepts Discovery with Text-to-Image Generative Models

UnsupervisedCompositionalConceptsDiscoverywithText-to-ImageGenerativeModels1.Motivation&Arguments&Contributions本文提出了一种利用Diffusion模型，无监督的从少量图片中提取共同的构图概念的方法。大多数现有的conceptdiscovery方法都集中在发现代表单个概念的潜在向量或方向，

Artificial Idiots·2023-06-12 02:37

Adobe推出了PS新功能Generative Fill（创成式填充）；生成式 AI 将改变电脑架构；

Adobe推出了PS新功能GenerativeFill（创成式填充），利用生成式AI来增删图像中的任何一处细节。Adobe推出了PS新功能GenerativeFill（创成式填充），利用生成式AI来增删图像中的任何一处细节。用户只需上传照片、输入提示词，就能轻松地完成各种PS操作，甚至AI还能自行想象并生成所需细节。这一功能的发布引起了广泛关注和讨论，它或许会颠覆行业，成为设计人员的得力工具。英伟

go2coding·2023-06-11 09:28

【转】Generative Pretrained Transformer

原文链接：https://www.cnblogs.com/yifanrensheng/p/13167796.html一、GPT简介1.1背景目前大多数深度学习方法依靠大量的人工标注信息，这限制了在很多领域的应用。此外，即使在可获得相当大的监督语料情况下，以无监督学习的方式学到的表示也可以提供显着的性能提升。到目前为止，最引人注目的证据是广泛使用预训练词嵌入来提高一系列NLP任务的性能。1.2简介G

小金子的夏天·2023-06-11 02:22

【论文精读03】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold

【论文精读03】DragYourGAN:InteractivePoint-basedManipulationontheGenerativeImageManifold论文下载链接：https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/data/paper.pdf代码地址：https://github.com/XingangPan/DragGAN本文是近期被SIGG

Yozu_Roo·2023-06-10 06:38

【论文简介】DragGAN:Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold （6月即将开源）

在生成图像流形上的基于交互式点控制论文以StyleGAN2架构为基础，实现了点点鼠标、拽一拽关键点就能P图的效果（虽然效果惊人，目前只能在特定数据集进行编辑）官方项目地址：https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/科研媒体报道：让GAN再次伟大！拽一拽关键点就能让狮子张嘴&大象转身，汤晓鸥弟子的DragGAN爆火，网友：R.I.P.Photoshop

曾小蛙·2023-06-10 06:08

DragGAN:interactive point-based manipulation on the generative image manifold

AI绘画可控性研究与应用清华美院课程的文字稿和PPThttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczNjQ2OQ==&mid=2247484794&idx=1&sn=3556e5c467512953596237d71326be6e&chksm=97d7f580a0a07c968dedb02d0ca46a384643e38b51b871c7a4f89b38a04fb

Kun Li·2023-06-10 06:08

深度学习算法

深度学习文章目录深度学习机器学习基础计算机视觉：基础补充：计算机视觉图片分类算法目标检测算法语义分割生成式（Generative）视觉追踪（目标追踪）人体姿态识别光学字符识别（OCR-OpticalCharacterRecognition

丿丶柠檬·2023-06-09 22:49

ChatGPT1论文解读《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》（2018）

论文总结以下是我阅读完整篇论文做的个人总结，基本包含了ChatGPT1设计的完整框架思路，可以仅看【论文总结】章节。在GPT1实现的核心架构中，包含两个阶段。第一阶段在第一阶段基于一个包含7000本书籍内容的海量未标注文本数据集进行无监督预训练，该阶段引入了一种Transformer模型的变形，GPT1增加了Transformer模型的中间层，并调整了部分模型结构和参数。第二阶段在第二阶段，实验组

响尾大菜鸟·2023-06-08 13:46

GIRAFFE：Representing Scenes as Compositional Generative Neural Feature Fields

article：http://arxiv.org/abs/2011.12100（CVPR2021(oral)）code：https://github.com/giraffe-fsharp/Giraffewriter：MichaelNiemeyer，AndreasGeiger1摘要深度生成模型可以在高分辨率下进行逼真的图像合成。但对于许多应用来说，这还不够：内容创作还需要做到可控。GRAF加入了形状

游不动的鱼-learning·2023-06-08 00:44

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题：大型语言模型（LargeLanguageModels，或简写为LLMs）。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源

·2023-06-07 22:27

六一专辑：迎接面向未来的 Generative AI 新世界

本期插播：写给小朋友的六一专辑。专辑选择了目前炙手可热的AIGC三大领域：AI对话、AI画图、AI编程，并提供完整的场景演示和完整代码，这三个场景演示都是可以自己复现。本文作者黄浩文亚马逊云科技资深开发者布道师激发我写出这个专辑的灵感，来自于我的大女儿U，她今年13岁。一个偶然机会，她在iPad上第一次接触了某个AI大模型，并开始对话，从此一发不可收，她不但常常把自己的日常感悟和学习上的问题和AI

亚马逊云开发者·2023-06-07 08:03

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

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亚马逊云开发者·2023-06-07 08:03

Generative AI 新世界：大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题：大型语言模型（LargeLanguageModels，或简写为LLMs）。大型语言模型指的是具有数十亿参数（B+）的预训练语言模

亚马逊云开发者·2023-06-07 08:32

Generative AI 新世界 | 大语言模型（LLMs）在 Amazon SageMaker 上的动手实践

在上一篇《GenerativeAI新世界：大型语言模型（LLMs）概述》中，我们一起探讨了大型语言模型的发展历史、语料来源、数据预处理流程策略、训练使用的网络架构、最新研究方向分析（AmazonTitan、LLaMA、PaLM-E等），以及在亚马逊云科技上进行大型语言模型训练的一些最佳落地实践等。本期文章，我们将重点讨论动手实践，通过三个动手实验从浅到深地解读和演示大型语言模型（LLMs），如何结

亚马逊云开发者·2023-06-07 08:32

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亚马逊云开发者·2023-06-07 08:02

Generative AI 新世界 | 大语言模型（LLMs）在 Amazon SageMaker 上的动手实践

在上一篇《GenerativeAI新世界：大型语言模型（LLMs）概述》中，我们一起探讨了大型语言模型的发展历史、语料来源、数据预处理流程策略、训练使用的网络架构、最新研究方向分析（AmazonTitan、LLaMA、PaLM-E等），以及在亚马逊云科技上进行大型语言模型训练的一些最佳落地实践等。本期文章，我们将重点讨论动手实践，通过三个动手实验从浅到深地解读和演示大型语言模型（LLMs），如何结

·2023-06-07 02:03

01-08 file

1.generative生成式1.什么是生成式生成式就是生成器的一种特殊写法2.写法a.生成器=(表达式for变量in序列)-->让变量去序列中取值，每取一个值就将对应的表达式的值作为生成器的元素def

ychaochaochao·2023-06-06 22:24

免费可用的ChatGPT网页版

GPT：则是Generative、Pre-trained、Transform

士别三日wyx·2023-06-06 22:41

国内免费可用的ChatGPT网页版

GPT：则是Generative、Pre-trained、Transformer的缩

士别三日wyx·2023-06-06 22:11

论文学习18“Real-time image reconstruction for low-dose CT using deep convolutional generative adversa...

本文是采用去噪的思想，FCN网络作为去噪的生成器，再加上判别器和IRIMAGE的损失，形成网络的学习模式，完成去噪的功能。X域是LDCT，Y域是无噪声的CT，G作用就是完成X到Y的转换。作者为这个模型定义了三个损失函数，第一个是生成器的去噪损失。噪声CT图像可以定义为去噪后的图像加上噪声两部分：，假设图像各像素之间独立同分布，那么，作者定义了去噪后的图像和原始图像x之间的平方差为：所以第一个关于G

Carrie_Hou·2023-04-20 17:16

论文翻译：X2CT-GAN: Reconstructing CT from Biplanar X-Rays with Generative Adversarial Networks

摘要计算机断层扫描(CT)可以提供患者内部器官的3D视图，有助于疾病诊断，但它对患者的辐射剂量更大，而且CT扫描仪比x光机更昂贵。传统的CT重建方法需要通过对身体的全面旋转扫描进行数百次x射线投影，这在典型的x光机上无法完成。在这项工作中，我们建议使用生成对抗网络(GAN)框架从两个正交x射线重建CT。利用一种特殊设计的发生器网络，将数据维数从2D(x-ray)提高到3D(CT)，这是以往GAN

geng小球·2023-04-18 19:06

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