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期刊信息/Journal information
信息与电子工程前沿（英文）
浙江大学出版社
信息与电子工程前沿（英文）

浙江大学出版社

月刊

2095-9184

杭州浙大路38号浙大学报英文版编辑部

信息与电子工程前沿（英文）/Journal Frontiers of Information Technology & Electronic EngineeringCSCDCSTPCD北大核心EISCI
正式出版
收录年代

    Deep3DSketch-im:基于人工智能从单个手绘草图快速生成高保真三维模型

    陈天润曹润龙李泽健臧影...
    149-159,后插21页
    查看更多>>摘要：人工智能生成内容(AIGC)在语言和图像领域的崛起值得注意,但由于其复杂性和缺乏训练数据,基于人工智能生成三维模型仍未被充分探索.通过计算机辅助设计(CAD)创建三维内容的传统方法需大量人力和专业知识,这对于新手用户来说具有挑战性.为解决此问题,提出一种基于草图的三维建模方法,名为Deep3DSketch-im,它利用单个手绘草图进行建模.由于草图的稀疏性和模棱两可性,这是一项具有挑战性的任务.Deep3DSketch-im使用一种称作"有符号距离场(SDF)"的新型数据表示,通过将隐式连续场整合至从草图到三维模型的过程,以及一个特别设计的可以捕捉点和局部特征的神经网络,改进从草图到三维模型的过程.进行了大量实验证明该方法的有效性,在合成数据集和真实数据集上均取得更优的性能.此外,用户研究报告显示,用户对Deep3DSketch-im生成的结果更加满意.我们相信,Deep3DSketch-im有潜力通过为新手用户提供直观易用的解决方案来彻底改变三维建模的过程.

    内容创作草图三维建模三维重建从X到形状人工智能

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    TendiffPure:一种用于纯化的卷积张量链去噪扩散模型

    白名瑗周德润赵启斌
    160-169,后插22页
    查看更多>>摘要：扩散模型是有效的纯化方法,在现有分类器执行分类任务之前,使用生成方法去除噪声或对抗性攻击.然而,扩散模型的效率仍然是一个问题,现有的解决方案基于知识蒸馏,由于生成步骤较少,可能会危及生成质量.因此,我们提出TendiffPure,一种用于纯化的张量化和压缩的扩散模型.与知识蒸馏方法不同,我们直接使用张量链分解压缩扩散模型的U-Net骨干网络,减少参数数量,并在多维数据(如图像)中捕获更多的空间信息.空间复杂度从O(N2)减少到O(NR2),其中R≤4为张量序列秩,N为通道数.实验结果表明,基于CIFAR-10、Fashion-MNIST和MNIST数据集,TendiffPure可以更有效地生成高质量的净化结果,并在两种噪声和一次对抗性攻击下优于基线纯化方法.

    扩散模型张量分解图像去噪

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    受艺术家创造性思维启发的扩散模型多阶段引导

    齐旺邓晃煌李太豪
    170-178,后插23页
    查看更多>>摘要：目前文本生成图像的研究已显示出与普通画家类似的水平,但与艺术家绘画水平相比仍有很大改进空间;艺术家水平的绘画通常将多个意象的特征融合到一个意象中,以表示多层次语义信息.在预实验中,我们证实了这一点,并咨询了3个具有不同艺术欣赏能力的群体的意见,以确定画家和艺术家之间绘画水平的区别.之后,利用这些观点帮助人工智能绘画系统从普通画家水平的图像生成改进为艺术家水平的图像生成.具体来说,提出一种无需任何进一步预训练的、基于文本的多阶段引导方法,帮助扩散模型在生成的图像中向多层次语义表示迈进.实验中的机器和人工评估都验证了所提方法的有效性.此外,与之前单阶段引导方法不同,该方法能够通过控制不同阶段之间的指导步数来控制各个意象特征在绘画中的表现程度.

    文本生成图像扩散模型多层次语义多阶段引导

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