一杯奶茶,成为AIGC+CV视觉的前沿弄潮儿!

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2022、2023年开始,基于扩散模型的AI绘画、ChatGPT系列大模型主导的AIGC狂潮已来!大模型下的科研、工业应用方向,已在重构进行中!计算机视觉、图像处理方向已迎来新一轮变革!AIGC将渗透到每一个细领域!

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AIGC下的图像理解类任务:

  • 图像识别

  • 目标检测

  • 图像分割

AIGC图像生成类任务:

  • 图像修复

  • 图像恢复

  • 图像转换/翻译

  • 人脸编辑、换脸、年龄迁移

  • 说话人驱动与生成

  • 发型迁移、妆容迁移

  • 人像生成、姿势迁移、虚拟试衣

  • 风格迁移

  • 图像上色

  • 卡通动漫生成

  • 3D相关

  • 医学图像生成

  • 字体生成

  • 艺术生成

  • 其它跨学科应用

AIGC下的学习策略或范式:

  • 自监督学习、无监督学习

  • 半监督学习

  • 主动学习

  • 迁移学习

  • 表征/表示学习

  • 解耦学习

  • 零样本/单样本/少样本学习

  • 强化学习

AIGC下的多模态学习:

  • 文字生成图像、定制化文生图、可控文生图

  • 视觉语言模型

  • 多模态理解与生成

  • 与大语言模型结合

  • 视频生成

AIGC下的其它方向:

  • 基于AIGC的训练数据增广

  • 扩散模型改进

  • GAN改进

  • 最新开源数据集

  • 可控生成

AIGC下的顶会论文分类汇总

  • CVPR、ICCV、ECCV··· ···

例如搜索【可控生成】:

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深入浅出stable diffusion:AI作画技术背后的潜在扩散模型论文解读

深入浅出ControlNet,一种可控生成的AIGC绘画生成算法! 

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最新最全100篇汇总!生成扩散模型Diffusion Models

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《基于深度学习的表面缺陷检测方法综述》

《零样本图像分类综述: 十年进展》

《基于深度神经网络的少样本学习综述》文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-487972.html

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