Examinando o viés de gênero em modelos T2I através do Teste de Estereótipos Pares.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Examinando o viés de gênero em modelos T2I através do Teste de Estereótipos Pares.
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Uma nova abordagem melhora a segurança das imagens em modelos de texto-para-imagem através da otimização de prompts.
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MuLan melhora a geração de imagens a partir de texto dividindo as tarefas em etapas mais simples.
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Um olhar crítico sobre as verdadeiras capacidades das Redes Generativas Adversariais.
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Uma olhada na estrutura ProTIP para avaliar modelos de geração de imagem com IA.
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Skip-Tuning melhora a qualidade da imagem em modelos de difusão através de conexões de skip mais refinadas.
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Uma visão geral dos modelos de difusão e seu impacto na IA generativa.
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Um novo método melhora a precisão da geração de imagens usando modelos de visão e linguagem.
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Um método pra melhorar o desempenho de GAN usando dados desbalanceados.
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Uma nova abordagem lida com rótulos bagunçados em modelos de aprendizado de máquina.
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Um jeito novo de melhorar modelos de texto pra imagem com eficiência e qualidade.
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Novo conjunto de dados melhora a forma como os modelos representam relações espaciais em imagens geradas.
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Este estudo explora métodos baseados em clusters para gerar imagens melhores.
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O LD3M melhora a destilação de dataset usando espaço latente e modelos de difusão pra ter resultados melhores.
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Novos métodos visam melhorar a criação de imagens humanas a partir de descrições em texto.
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O método ParaTAA acelera muito a criação de imagens sem perder qualidade.
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Uma nova abordagem melhora a consistência e a qualidade das imagens em tarefas de visualização de histórias.
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Um novo codificador de texto enfrenta desafios na renderização de texto visual.
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O Switch-DiT melhora a geração de imagens através de relações inovadoras de tarefas de desruído.
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Analisando questões de memorização em imagens geradas por IA e suas implicações.
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RG-LCD melhora a geração de imagens a partir de texto, se alinhando com as preferências humanas de forma eficaz.
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Novo modelo cria imagens realistas a partir de características de identidade usando aprendizado de máquina.
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LoRA-Composer facilita a combinação de ideias pra criar imagens mais claras e criativas.
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Esse método melhora a eficiência do StyleGAN, mantendo a variedade das imagens.
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Um novo método pra melhorar modelos de difusão sem perder a diversidade nas saídas geradas.
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Novos métodos protegem os dados pessoais na geração de imagens.
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Um novo método melhora o controle sobre os vieses na geração de imagens.
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Uma olhada em como usar aprendizado ativo pra melhorar o desempenho de modelos generativos.
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Esse estudo dá mais importância pra qualidade do que pra quantidade nos dados de treino pra geração de imagens.
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Um novo método pra avaliar a novidade nas saídas de IA generativa.
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Um novo método melhora a geração de texto pra imagem com transições suaves e alta qualidade.
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PAG melhora a qualidade da imagem sem precisar de treinamento extra ou prompts, aprimorando as técnicas de geração.
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Um novo método melhora a geração de imagens com base em fotos pessoais.
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Esse método facilita a mistura de diferentes modelos LoRA pra gerar imagens de alta qualidade.
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Um novo método melhora como os modelos mostram as relações entre objetos nas imagens geradas.
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Esse estudo foca em melhorar a precisão espacial na geração de imagens a partir de texto.
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Pesquisas mostram maneiras de melhorar sistemas de texto para imagem de forma eficiente e econômica.
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O dataset MuLAn melhora o controle na geração de imagens a partir de texto com anotações em camadas.
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Esse trabalho foca em apagar conceitos indesejados dos modelos de texto para imagem.
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Um novo método melhora os modelos de texto para imagem para uma representação de identidade melhor.
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