生成AIは多様な合成データを作成することで医療画像を改善する。
Christopher D. Streiffer, Michael G. Levin, Walter R. Witschey
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生成的対抗ネットワーク に関する最新の記事
研究がレンズなしのイメージングの限界を押し広げて、よりクリアな画像を実現。
Abeer Banerjee, Sanjay Singh
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新しいフレームワークが患者の画像効率と質を向上させる。
Juhyung Ha, Jong Sung Park, David Crandall
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この研究は、生成対抗ネットワークを使って視線モデルを改善する。
Shailendra Bhandari, Pedro Lencastre, Rujeena Mathema
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人工知能が胚の移植選び方を変えてるよ。
Oriana Presacan, Alexandru Dorobantiu, Vajira Thambawita
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生成対抗ネットワークがアート制作をどう変えているかを発見してみて。
FNU Neha, Deepshikha Bhati, Deepak Kumar Shukla
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自動触覚マップは視覚障害のある人たちの生活を変えるかもしれない。
David G Hobson, Majid Komeili
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AIがどんな風にアートを作り出して、私たちのクリエイティビティに対する見方を揺さぶってるかを探る。
Sebastian Hereu, Qianfei Hu
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テキストの説明から画像合成を改善する革新的な方法を発見しよう。
Xu Ouyang, Ying Chen, Kaiyue Zhu
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新しい技術が画像作成をどう変えてるか発見しよう。
Benji Peng, Chia Xin Liang, Ziqian Bi
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拡散モデルが画像修復とクリエイティブさをどんだけ変えるか学ぼう。
Sora Kim, Sungho Suh, Minsik Lee
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新しい方法で、パーソナライズ動画のキャラクターアニメーションの顔の精度が向上したよ。
Lianrui Mu, Xingze Zhou, Wenjie Zheng
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人工知能の未来を形作る主要なアルゴリズムを探ってみよう。
Dilshod Azizov, Muhammad Arslan Manzoor, Velibor Bojkovic
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研究や診断をより良くするための脳画像技術を向上させる革命的なシステム。
Sooyoung Kim, Joonwoo Kwon, Junbeom Kwon
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新しいフレームワークが生成モデルのトレーニングを強化し、バイアスを減らして出力を改善するよ。
Vidya Prasad, Anna Vilanova, Nicola Pezzotti
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拡散モデルがデータ生成と分類をどう革命的に変えてるか学ぼう。
Justin Le
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SCG法がディープラーニングを効率的に最適化する方法を発見しよう。
Naoki Sato, Koshiro Izumi, Hideaki Iiduka
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SPADセンサーが写真の世界をどう変えてるかを見てみよう。
Sumit Sharma, Girish Rongali, Kaushik Mitra
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不確実性がコンピュータビジョンのスーパー解像度をどう改善するかを学んで、よりクリアな画像を手に入れよう。
Maniraj Sai Adapa, Marco Zullich, Matias Valdenegro-Toro
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顔のスーパー解像度が、画像や自撮りを驚くほどの鮮明さでどうやって向上させるか学ぼう。
Jiarui Yang, Tao Dai, Yufei Zhu
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生成モデルにおける画像生成を改善する画期的な方法。
Quan Dao, Hao Phung, Trung Dao
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新しい方法が3Dのインドアシーンのリアリズムを向上させる。
Zixi Liang, Guowei Xu, Haifeng Wu
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FACEMUGは顔の調整に特化した精密ツールで写真編集を変革するよ。
Wanglong Lu, Jikai Wang, Xiaogang Jin
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EEG技術が脳の活動の理解をどう変えているか探ってみよう。
Yashvir Sabharwal, Balaji Rama
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