生成的対抗ネットワーク に関する最新の記事

UFed-GANは、プライバシーを守りつつデータから学べて、計算の負担も少なくできるんだ。

この研究では、粒子物理学での光子の検出を向上させるためにAIを使っているよ。

木製品の欠陥を検出して品質管理を向上させる方法。

新しいハイブリッドモデルは量子と古典的な方法を使って画像の質を改善してるよ。

CartoonDiffは、複雑なモデルやトレーニングなしで画像をカートゥーン化するのを簡単にするよ。

研究者たちは、cGANを使ってガンマ線データ収集を強化するために機械学習を利用している。

新しい方法が医療診断のための網膜画像生成とセグメンテーションを改善したよ。

GradPaintは、生成されたコンテンツを既存のエリアとシームレスにブレンドすることで、画像のインペインティングを改善する。

新しいモデルが、シミュレーションデータと実データを使ってロボットの触覚センサーの精度を向上させたよ。

新しいフレームワークがPET画像の再構築品質を向上させつつ、放射線被曝を最小限に抑える。

RADIANCEはAIを使って正確な無線カバレッジマップの作成を早めるよ。

現代のサイバーセキュリティでマルウェアを検出して回避する技術を探る。

PFL-GANの紹介：フェデレーティッドラーニングにおけるクライアントの多様性に合わせたソリューションだよ。

生成モデルとその出力を改善するための機械的な忘却についての考察。

新しい方法がディープフェイク生成を改善し、誤情報のリスクに対処する。

新しい方法で、詳細な3Dオブジェクトの作成が効率よく改善されるよ。

LATTICEは、構造化学習を通じてサイバーフィジカルシステムの異常検知を改善するんだ。

新しい方法が医療画像を組み合わせて、患者の診断をより良くするんだ。

FG-NeRFは、複雑なシーンでの不確実性推定を改善することで、3Dレンダリングを強化する。

GD-NeRFは新しい視点合成における画像のぼやけを解消する。

新しいアプローチが生成モデルのリアルな画像を作る能力を高める。

視覚メディアのギャップを埋める方法の進化を探ろう。

新しい方法で、複数の画像を同時に素早く編集できるようになったよ。

テキストから画像を作る最新の技術と課題を発見しよう。

合成データを作ることで、研究者は個人情報を守りながらストレスを研究できるんだ。

tGANは合成データ生成を通じて細胞画像分析を強化する。

新しいアプローチで天気データのダウンスケーリングが強化され、より良いローカル予報が可能に。

新しい方法がAIと従来のセキュリティを組み合わせて、より安全なワイヤレス通信を実現する。

TimEHRは、研究を助けるために電子健康記録からリアルな合成時系列データを生成するよ。

拡散モデルを使った高品質音声合成のためのより高速な方法を紹介します。

拡散モデルの概要と生成AIへの影響。

不均衡データを使ってGANのパフォーマンスを向上させる方法。

OSASISは、元の詳細や構造を保ちながら画像スタイライズを革命的に進化させる。

新しい手法が機械学習におけるデータ生成、再構成、表現を改善する。

生成AIは地球科学におけるデータ分析のための革新的なツールを提供する。

新しいアプローチで複雑な物理システムでのデータサンプリングが改善される。

合成データとプライバシーの課題について最近の洞察を探る。

AIの革新がどのように繋がった自動車や交通の安全を向上させるか探ってるよ。

この研究は、著作権確認における合成例の役割を調べているよ。

この研究は、合成データ生成を使って作物分類の精度を上げることを目指しているんだ。