Neuste Artikel für Generative Adversarial Networks

Das SAFE-Modell verbessert die Klarheit in der AI-Entscheidungsfindung durch effektive kontrafaktische Erklärungen.

PBT-NAS kombiniert Trainingstechniken, um die Architekturensuche für neuronale Netzwerke zu verbessern.

Einsatz von modernen Bildgebungstechniken zur Verbesserung der Prostatakrebsdiagnose in lokalen Kliniken.

Strategien zur Generierung von Bildern, wenn Trainingsdaten knapp sind.

GACN kombiniert GCL und GAN, um das Lernen von Graphdarstellungen zu verbessern.

Eine neue KI-Methode erstellt schnell kreative Buchcover-Bilder.

Bedingte Wasserstein GANs gehen mit Datenmangel in spektralen Anwendungen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen um.

Die Bedeutung des latenten Raums bei der Erstellung von hochwertigen generativen Ausgaben erkunden.

Eine neue Methode kombiniert Physik und Deep Learning für eine bessere Muskelbewertung.

In diesem Artikel geht's darum, warum diverse Datensätze in der KI wichtig sind, um Fairness zu gewährleisten.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Personensuche in unterschiedlichen Szenen mithilfe von GAN-basierten Techniken.

Eine Studie über VQGANs untersucht, wie Einstellungen die Bildqualität bei der Generierung beeinflussen.

Innovativer Ansatz nutzt synthetische Bilder, um die Erkennung von Gehirntumoren zu verbessern.

Eine Studie präsentiert ein Modell, um natürliche und computergenerierte Bilder zu identifizieren.

Die Generierung synthetischer Daten verbessert den Datenschutz und ermöglicht gleichzeitig wertvolle Datenanalysen.

Hier ist SA-ALAE, ein Modell, das die Ingenieurgestaltung revolutioniert.

Neue Methoden verbessern die Bildqualität und beschleunigen den Prozess.

Erforschen der Rolle von GANs in der Atmosphärenmodellierung für bessere Wettervorhersagen.

Eine neue Methode verbessert die realistische Texturerstellung für 3D-Modelle.

LatentAugment steigert die Datenvielfalt für Machine-Learning-Modelle mit GANs.

KI nutzen, um innovative Batikmuster zu kreieren und gleichzeitig die Tradition zu ehren.

Tiefe generative Modelle verbessern die medizinische Bildgebung durch Datenanreicherungstechniken.

Deepfake-Technologie birgt ernsthafte Risiken in Medien und Kommunikation.

Maschinenlernen verbessert die Modellierung drahtloser Kanäle und steigert Genauigkeit und Effizienz.

Ein neues System vereinfacht die Innenarchitektur mit Text und Bildern.

FETSGAN verbessert die Erstellung von synthetischen Zeitseriendaten für verschiedene Anwendungen.

Diese Methode verbessert die Fähigkeit von GANs, vielfältige Formen und Bewegungen zu erzeugen.

Neue Techniken sollen die Audioqualität verbessern, indem sie Paketverluste angehen.

Erforsche, wie GANs funktionieren und wo sie überall eingesetzt werden.

Eine neue Methode, um computergenerierte Bilder ohne echte Daten zu bewerten.

Neue Techniken kombinieren Kartendaten und generative Modelle für realistische Satellitenbilder.

Neue Methoden verbessern Satellitenbilder aus Textbeschreibungen, was die Analyse in der Fernerkundung verbessert.

Deep-Learning-Modelle verbessern die Klangfeldrekonstruktion in komplexen Umgebungen.

Dieser Artikel untersucht GANs zur Erstellung stabiler Angry Birds-Strukturen.

AniPortraitGAN erstellt realistische 3D-Porträts aus 2D-Bildern.

Ungepaarte Bildübersetzung nutzen, um die Qualität von chirurgischen Trainingsdaten zu verbessern.

Kombination von GANs und VAEs für bessere Bildgenerierung.

Untersuchung der Bedrohungen für die spezifische Senderidentifizierung durch fortschrittliche Nachahmungstechniken.

Diese Forschung verbessert die Robotermapping und -positionierung mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken.

AIDI bietet schnellere und genauere Bildbearbeitung mit innovativer Anleitung.