生成的対抗ネットワーク に関する最新の記事

SAFEモデルは、効果的な反実仮想説明を通じてAIの意思決定の明確さを向上させる。

PBT-NASは、ニューラルネットワークアーキテクチャの探索を改善するためにトレーニング技術を組み合わせてるんだ。

地域のクリニックで前立腺癌の診断を向上させるために、先進的な画像技術を活用する。

データが少ない時に画像を生成するための戦略。

GACNはGCLとGANを組み合わせて、グラフ表現学習を改善するんだ。

新しいAIの手法が、クリエイティブな本の表紙画像をサクッと生成するよ。

条件付きワッサースタインGANは、科学分野のスペクトルアプリケーションにおけるデータ不足に対処するよ。

高品質な生成出力を作るための潜在空間の重要性を探る。

新しい方法は、より良い筋肉評価のために物理学とディープラーニングを組み合わせてる。

この記事では、AIの公平性を確保するために多様なデータセットが必要だってことについて話してるよ。

新しい方法がGANベースの技術を使って、様々なシーンでの人物検索の精度を向上させている。

VQGANに関する研究では、設定が画像生成の品質にどんな影響を与えるかを探ってるよ。

革新的なアプローチが合成画像を活用して脳腫瘍の検出を改善する。

ある研究が、自然の画像とコンピュータ生成の画像を識別するモデルを提案してるよ。

合成データ生成はプライバシーを強化しつつ、貴重なデータ分析を可能にするんだ。

SA-ALAEを紹介するよ、エンジニアリングデザイン生成を変えるモデルなんだ。

新しい方法が画像の質を向上させると同時に、プロセスを速くするんだ。

大気モデルにおけるGANの役割を探って、より良い天気予報を目指す。

新しい方法が3Dモデルのリアルなテクスチャ生成をアップグレードする。

LatentAugmentは、GANを使って機械学習モデルのデータの多様性を高めるんだ。

伝統を尊重しつつ、AIを使って革新的なバティックパターンを作成する。

深層生成モデルはデータ拡張技術を通じて医療画像を強化する。

ディープフェイク技術は、メディアやコミュニケーションに深刻なリスクをもたらす。

機械学習は無線チャネルモデリングを強化し、正確さと効率を向上させる。

新しいシステムがテキストと画像を使ってインテリアデザインを簡単にしてるよ。

FETSGANは、いろんなアプリケーションのための合成時系列データの生成を改善するんだ。

この方法は、GANが多様な形や動きを生成する能力を向上させる。

新しい技術はパケットロスに対処して音質を改善することを目指してるよ。

GANの仕組みやさまざまな分野での応用を探ってみよう。

実データなしでコンピュータ生成画像を評価する新しい方法。

新しい技術は、地図データと生成モデルを組み合わせてリアルな衛星画像を作り出してるよ。

新しい手法がテキストの説明から衛星画像を強化して、リモートセンシングの分析を改善してるよ。

ディープラーニングモデルは、複雑な環境での音場再構築を改善するよ。

この記事では、安定したアングリーバードの構造を作るためのGANについて探ります。

AniPortraitGANは2D画像からリアルな3Dポートレートを生成するよ。

非対になった画像翻訳を使って、外科手術のトレーニングデータの質を向上させる。

GANとVAEを組み合わせて、より良い画像生成を目指す。

高度な模倣技術による特定発信者識別への脅威を調べる。

この研究は、ディープラーニング技術を使ってロボットのマッピングと位置決めを改善するんだ。

AIDIは革新的なガイダンスで早くて正確な画像編集を提供するよ。