# 热门搜索 #
搜索
搜索: 扩散模型
ECCV 2024 | 探索离散Token视觉生成中的自适应推理策略

本论文第一作者倪赞林是清华大学自动化系 2022 级直博生,师从黄高副教授,主要研究方向为高效深度学习与图像生成。他曾在 ICCV、CVPR、ECCV、ICLR 等国际会议上发表多篇学术论文。

来自主题: AI技术研报
5484 点击    2024-09-19 11:14
ACM MM24 | 复旦提出首个基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架,主流CNN和ViT架构都防不住它

来自复旦大学视觉与学习实验室的研究者们提出了一种新型的面向视频模型的对抗攻击方法 - 基于扩散模型的视频非限制迁移攻击(ReToMe-VA)。该方法采用逐时间步对抗隐变量优化策略,以实现生成对抗样本的空间不可感知性;同时,在生成对抗帧的去噪过程中引入了递归 token 合并策略,通过匹配及合并视频帧之间的自注意力 token,显著提升了对抗视频的迁移性和时序一致性。

来自主题: AI技术研报
7923 点击    2024-08-27 20:08
ECCV 2024 | 机器遗忘之后,扩散模型真正安全了吗?

在人工智能领域,图像生成技术一直是一个备受关注的话题。近年来,扩散模型(Diffusion Model)在生成逼真且复杂的图像方面取得了令人瞩目的进展。然而,技术的发展也引发了潜在的安全隐患,比如生成有害内容和侵犯数据版权。这不仅可能对用户造成困扰,还可能涉及法律和伦理问题。

来自主题: AI技术研报
8675 点击    2024-08-25 11:30
ECCV 2024 | 南洋理工三维数字人生成新范式:结构扩散模型

三维数字人生成和编辑在数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域有广泛应用。传统三维数字人制作往往费时耗力,近年来研究者提出基于三维生成对抗网络(3D GAN)从 2D 图像中学习三维数字人,极大提高了数字人制作效率。

来自主题: AI资讯
3529 点击    2024-08-12 17:55