Lisez mon article médiatique : Référence : Papier ► : Code ► : Référence complète ► : Drew A. Hudson et C. Lawrence Zitnick, Generative Adversarial Transformers, (2021), publié dans Arxiv., Résumé : « Nous avons introduit GANsformer, A novel and type de convertisseur efficace, et l’explorer pour la tâche de modélisation de génération visuelle. Le réseau adopte une structure bipartite, qui peut réaliser une interaction à distance entre les images, tout en maintenant des calculs d’efficacité linéaire, et peut être facilement étendu à la synthèse haute résolution. Il se propage de manière itérative informations d’un ensemble de variables latentes à des caractéristiques visuelles évolutives, et vice versa, pour se soutenir mutuellement et favoriser l’émergence de représentations synthétiques d’objets et de scènes. basé sur la modulation, de sorte qu’il peut être considéré comme la promotion du succès du réseau StyleGAN. Il est prouvé par une évaluation minutieuse d’une série d’ensembles de données allant des environnements multi-objets simulés aux scènes intérieures et extérieures riches et réelles. Le modèle montre qu’il a atteint les résultats les plus avancés en termes de qualité et de diversité d’image, tout en bénéficiant d’un apprentissage rapide et d’une meilleure efficacité des données. D’autres expérimentations qualitatives et quantitatives nous permettent de comprendre le fonctionnement interne du modèle et révèlent une meilleure interprétabilité et une plus grande intangibilité et expliqué les bénéfices et l’efficacité de notre méthode.La réalisation de ce modèle permet d’obtenir plus de contenu IA dans Suivez-moi : ►Abonnez-vous à ma newsletter : ►Instagram : ►LinkedIn : ►Twitter : ►Facebook : ►Medium : Rejoignez notre chaîne Discord et apprendre l’intelligence artificielle ensemble : ► Le meilleur cours AI & Guide+Repository Pour commencer : ► ► ► Devenez membre de la communauté YouTube et soutenez mon travail : Chapitre : 0:00 Salut, j’espère que vous passez une bonne journée aujourd’hui . Si vous avez le temps, s’il vous plaît cliquez sur le bouton “J’aime”. Cela signifie beaucoup! 0:24 Traduction du texte en image 0:51 Explication de la thèse 5:50 Conclusion #Transformers #intelligence artificielle #GANs.