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作者： Yawei Li1 Yuchen Fan2 Xiaoyu Xiang2 Denis Demandolx2 Rakesh Ranjan2 Radu Timofte1;3 Luc Van Gool1;4 期刊： CVPR 引用： * 摘要： 本文的目的是提出一种机制，在全局、区域和局部范围内有效和明确地建立图像层次模型，用于图像修复。为了实现这一目标，我们首先分析了自然图像的两个重要
作者： Xiangyu Chen, Xintao Wang, Jiantao Zhou, and Chao Dong 期刊： 引用： 摘要： 基于 Transformer 的方法在图像超分辨率等低级视觉任务中表现出令人印象深刻的性能。然而，我们发现这些网络只能通过归因分析利用有限空间范围的输入信息。这意味着 Transformer 的潜力在现有网络中仍未
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论文导读: 论文背景: 2023年8月，AI大神何恺明在个人网站宣布，2024年将加入MIT担任教职，回归学术界。这篇论文是其官宣加盟MIT后首度与MIT师生合著的公开论文，论文一作本科毕业于清华姚班，二作为MIT电气工程与计算机科学系教授，今年的斯隆奖得主，美国科学院院士。
GigaGAN是Adobe和卡内基梅隆大学学者们提出的一种新的GAN架构，作者设计了一种新的GAN架构，推理速度、合成高分辨率、扩展性都极其有优势，其证明GAN仍然是文本生成图像的可行选择之一。 文章链接：https://arxiv.org/abs/2303.05511 项目地址：https://mingukkang.github.io/GigaGAN/ 最近，文
一、文章摘要 恶意的Deepfakes导致了一场关于区分真脸和伪造脸的激烈冲突。尽管已经制定了许多事后检测Deepfakes的对策，但毫无疑问，在可预见的操作之前，被动取证没有考虑对原始人脸采取任何预防措施。为了完成这个取证生态系统，我们提出了名为SepMark的主动式解决方
论文下载地址：Models Genesis: Generic Autodidactic Models for 3D Medical Image Analysis 代码地址：代码-Github
原论文于2023.11.6撤稿，原因：缺乏合法的授权 ，详见此处 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但这种方法可能会遇到稀有样本中学到噪声特征导致收益有限。
由于信息在现实世界中以各种形式存在， 多模态信息之间的有效交互和融合对于计算机视觉和深度学习研究中多模态数据的创建和感知起着关键作用 。 近期 OpenAI 发布的 DALLE-2 和谷歌发布的 Imagen 等实现了令人惊叹的文字到图像的生成效果，引发了广泛关注并且衍生出了很多
会议来源：IEEE TRANSACTIONS ON INFORMA TION FORENSICS AND SECURITY , VOL. 17, 2022 1.分布式机器学习在海量数据上实现了更大模型的训练，但仍然容易受到安全和隐私泄露的影响 2.保护隐私的联邦学习方案之一是使用同态加密方案(如Paillier)，对局部梯度进行加密，但局部梯度难以计算和传输
