Nchịkọta
Ụdị mmepụta ihe dabere na akara na-emepụta data site n'ịmụ gradient nke nkesa data - ntụzịaka na-eme ka nlele mkpọtụ ọ bụla yie ka ezigbo data. Nlele ọrụ akara a na-ejikọ ụdị mgbasa ozi yana nha nha dị iche iche stochastic ma na-akwado ọtụtụ ndị na-emepụta ihe onyonyo ọgbara ọhụrụ.
Modelsdị Generative dabere na akara bụ nke nrụgharị ọrụ kọmputa-ọhụụ nke na-atụgharị ma ọ bụ wepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, arụmọrụ, na imepụta ihe.
Ime miri emi
Kama imepụta ihe gbasara omume ozugbo, ụdị ndị dabere na akara na-amụta akara: gradient nke njupụta nke puru omume log n'ihe gbasara ntinye. Ịmara ụzọ isi kpatụ ihe nlele iji mee ka ohere ya dị elu ezuola ịmepụta data ọhụrụ. Ọrụ Yang Song na Stefano Ermon 2019 zụrụ netwọk iji tụọ akara a n'ọtụtụ ọkwa mkpọtụ site na iji denoising akara dakọtara, wee mepụta sample na Langevin dynamics - na-aga n'ihu akara ugboro ugboro na-agbakwunye ntakịrị mkpọtụ. Akwụkwọ akara SDE ha nke 2021 gosipụtara na mgbasa na ụdị dabere na akara bụ ihu abụọ nke otu usoro na-aga n'ihu nke stochastic equation kọwara. N'ụzọ dị mkpa, SDE ọ bụla nwere ihe nrịbama 'probability flow' ODE na-ekerịta otu akụkụ, na-enye ohere ọ bụla yana nlele ngwa ngwa.
Nghọta nka nka
Ịtụle akara nke data dị ọcha ozugbo siri ike ebe data dị ntakịrị, ya mere a zụrụ ihe nlereanya ahụ na data nke ụda Gaussian na-emegharị na ọtụtụ akpịrịkpa. Ịkwụsị akara ndakọrịta na-enye ihe mgbaru ọsọ traktị: akara nke nkesa mkpọtụ na-eme ka ụda mkpọtụ kewara site na mgbanwe ụda, ya mere ịkọ mkpọtụ na ịkọ akara bụ n'ezie otu ihe ahụ. Sampling na-edozi oge SDE (ma ọ bụ ihe puru omume-erugharị ODE) na-amalite site na mkpọtụ Gaussian dị ọcha.
Ụdị Ọdịbendị dabere na akara mmụta
Ụdị mmepụta ihe dabere na akara na-emepụta data site n'ịmụ gradient nke nkesa data - ntụzịaka na-eme ka nlele mkpọtụ ọ bụla yie ka ezigbo data. Nlele ọrụ akara a na-ejikọ ụdị mgbasa ozi yana nha nha dị iche iche stochastic ma na-akwado ọtụtụ ndị na-emepụta ihe onyonyo ọgbara ọhụrụ. Modelsdị Generative dabere na akara bụ nke nrụgharị ọrụ kọmputa-ọhụụ nke na-atụgharị ma ọ bụ wepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, arụmọrụ, na imepụta ihe. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Models Generative Models Score-Dabere dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Eserese Generative Models Score-Dabere na nguzozi ziri ezi na eziokwu arụ ọrụ dị ka ogo data, iche iche ọkụ, na ịdekọ aha. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'otu oge ahụ, ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ.
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole.
Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi.
Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Netwọk Score Noise-Conditional Score Networks (NCSN) na-ekepụta ihu foto dị adị site n'ịgbaso akara akara mmụta mmụta site na ike Langevin.
Nrụgharị onyonyo ahụike, dị ka MRI gbagoro agbagoro, ebe akara mmụta a na-eme dị ka tupu dejupụta data nyocha na-enweghị atụ.
Ọgbọ nhazi molecular na protein n'ime nchọpụta ọgwụ, na-eme ka nhazi atọm 3D nwere mgbasa dabere na akara.
Ngwakọta ebili mmiri ọdịyo ebe ụdị akara na-ekwu maka okwu ma ọ bụ egwu dị ọcha, dị ka ọ dị na vocoders dabere na mgbasa ozi.
Usoro mmejuputa
Ụdị Ọdịbendị dabere na akara na omume
Netwọk Score Noise-Conditional Score Networks (NCSN) na-ekepụta ihu foto dị adị site n'ịgbaso akara akara mmụta mmụta site na ike Langevin.
Networks Noise-Conditional Score Networks (NCSN) na-emepụta ihu foto dị adị site n'ịgbaso akara gradients amụtara site na Langevin dynamics Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Ụdị Ọdịbendị dabere na akara na omume
Nrụgharị onyonyo ahụike, dị ka MRI gbagoro agbagoro, ebe akara mmụta a na-eme dị ka tupu dejupụta data nyocha na-enweghị atụ.
Mweghachi onyonyo ahụike, dị ka ngwa ngwa MRI, ebe akara mmụta mmụta na-arụ ọrụ dị ka tupu jupụta na data nyocha na-enweghị atụ Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru arụpụtaghị ihe na ụgwọ njehie n'oge.
Ụdị Ọdịbendị dabere na akara na omume
Ọgbọ nhazi molecular na protein n'ime nchọpụta ọgwụ, na-eme ka nhazi atọm 3D nwere mgbasa dabere na akara.
Ọgbọ usoro molecular na protein na nchọpụta ọgwụ, ịmegharị nhazi atọmịk 3D yana otu ndị na-ekesa akara na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ụdị Ọdịbendị dabere na akara na omume
Ngwakọta ebili mmiri ọdịyo ebe ụdị akara na-ekwu maka okwu ma ọ bụ egwu dị ọcha, dị ka ọ dị na vocoders dabere na mgbasa ozi.
Ngwakọta ebili mmiri nke ụda ebe ụdị akara na-ekwupụta okwu ma ọ bụ egwu dị ọcha, dịka na vocoders na-agbasa mgbasa ozi Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu dị n'iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya.
Ọrụ nlereanya nwere ike ịdịgasị iche n'ofe ọkụ, igwe mmadụ, na gburugburu.
Enwere ike ghara ịhụ ihe dị mma ma ọ bụrụ na enyochaghị oke ntụkwasị obi.
Map mmejuputa
Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie.
Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie.
Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu.
Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset.
Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.