仁和黃
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Hello 我是黃仁和 就讀於國立台北科技大學 資財系 目前剛升上大四 我的專長為資料科學領域目前專攻於影像 並且於台灣大哥大擔任影像AI實習生
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由新到舊
本文介紹了IMPRINT模型的架構與實作，該模型由Adobe研究團隊於2024年發表，採用Two Stage學習框架，並探討了在物體特徵保留和圖像合成之間的平衡。本文展示了IMPRINT在圖像合成領域的潛在應用價值，儘管模型尚未開源，但其架構與方法對未來研究具有指導意義。
在過去的捐贈模式中，對於資金流向的透明度一直是人們擔憂的問題。CHANGE平臺作為一個基於區塊鏈的公益捐贈工具，提供了有效且透明的捐贈過程。並且以Lokai品牌為例，展示瞭如何透過CHANGE平臺提升會員保留率，並加強企業與顧客之間的聯繫。
本文探討了影像生成模型的多種應用，包括文字、圖像和聲音到影片的生成，涵蓋了GAN、Transformer和Diffusion等技術。透過回顧相關研究，分析影像生成技術的未來趨勢與挑戰，為讀者提供全面的理解與啟示。
此篇調查論文探討了Diffusion模型在文字、圖片和聲音轉換為影片，以及影片衍生和編輯的應用類型。作者也介紹了U-Net架構和Vision Transformer等生成圖像架構，並詳細探討了訓練模型的方法以及不同的影像資料集來源。
VQGAN是一種基於GAN(生成對抗式網路)的生成式模型，可以創造新的、逼真的圖像或修改已有圖像。本論文介紹了改進VQGAN用於StableDiffusion中的新方法架構，並提出了一種新的非對稱式VQGAN，具有更強的解碼器和兩個設計條件解碼器。論文下方另附相關資料連結。
DDPM是最近備受矚目的影像生成模型，本文探討了DDPM中的擴散與降噪過程，以及訓練和採樣演算法。透過高斯分佈的噪音添加和去除，DDPM能夠生成無條件CIFAR10數據集和256x256的LSUN數據集上高質量的樣本圖片。詳細瞭解DDPM的模型架構和訓練原理，請閱讀完整文章。
本研究使用了盤中逐筆成交資料（Tick-by-tick Data）來進行股票價格的預測，並討論了馬可夫鏈模型和擴散核模型在這方面的應用。研究結果表明，大多數股票的未來三秒價格可以在少於22個狀態中找到，顯示了交易價格的低不確定性。此外，研究還發現波動性更大和價格更高的股票更難以準確預測。
U-Net演算法架構解析，首次介紹了U-Net的設計，架構，以及在Stable-diffusion中的應用。詳盡分析了U-Net的收縮路徑、擴展路徑、最終層，以及形變不變性的應用。同時提供了相關論文以及PyTorch實作的參考資料。
本文章介紹了ControlCom影像合成模型的技術與架構，以及其與其他方法的比較。模型具有可控的圖像合成能力，並提供了豐富的細節信息。文章詳細解釋了模型的優勢、方法與架構，以及數據準備和結果與結論。
本文介紹了影像合成任務及其歷史解決方案，包括物品置入、影像混合、圖像協調、陰影生成等多個子任務。文章列舉了傳統方法和深度學習方法，並介紹了一體化模型的流行趨勢。深入詳細的解析論文中提供的各種解決方案和方法。論文資料來源包括多篇相關研究論文與鏈接。
