高度な統計的ニューロダイナミクスを用いた連想ウォーターマーキングの性能評価
連想メモリモデルを用いることで、特徴量の劣化に対してもウォーターマークを正確に抽出できる。
光線場画像の非対称ストリップ畳み込みを用いた深層学習による高効率圧縮
本論文は、光線場画像の特徴を効果的に抽出し、非対称ストリップ畳み込みを用いた深層学習モデルによる高効率な圧縮手法を提案している。
指紋の正確な特徴点検出のための潜在指紋の強化
潜在指紋の強化を通じて、指紋の特徴点を正確に検出することができる。
高品質な実画像編集のための幾何学的蓄積逆変換を用いたガイド付きディフュージョンモデル
ユーザーの要求に合わせて、局所的および全体的な編集を可能にする、テキストプロンプトと画像プロンプトを統合した画像編集手法を提案する。
赤外線画像と可視画像の融合のための双方向特徴分解融合ネットワークDAF-Net
提案するDAF-Netは、赤外線画像と可視画像の特徴を効果的に融合し、グローバル構造と詳細テクスチャのバランスを取ることができる。
エッジ情報を活用した画像圧縮モデルによる高精細な画像再構築
エッジ情報を活用したディフュージョンモデルを用いた画像圧縮手法により、高精細な画像再構築を実現する。
高効率の超解像度強化を実現するWaveMixSR-V2
WaveMixSR-V2は、従来のWaveMixSRモデルを改良し、ピクセルシャッフル操作の導入と多段階設計により、より高効率な超解像度処理を実現している。
高速かつ正確なドラッグベースの画像編集 - ビデオから生まれる新しい手法
ユーザーが指定したハンドルポイントとターゲットポイントを使って、1秒以内に高品質な画像編集を行うことができる。
適応的セグメンテーションに基づく初期化によるステアード混合専門家画像回帰
適応的セグメンテーションに基づく初期化手法を提案し、ステアード混合専門家モデルの最適化を高速化し、再構成品質を大幅に向上させる。
高解像度画像復元のためのベイズ推論に基づくMALA-within-Gibbs法
本論文では、全変動正則化を用いたベイズ画像復元問題に対して、MALA-within-Gibbs (MLwG)サンプリングアルゴリズムを提案する。MLwGは、画像を小さなブロックに分割し、各ブロックに対してMALA提案を用いたギブスサンプリングを行う。この手法は、高次元の画像に対しても、ブロック受容率と収束速度が次元に依存しないことを理論的に示す。また、スムージングによる近似誤差も次元に依存しないことを示す。さらに、ブロックの局所性を利用した効率的な実装方法を提案する。数値実験では、提案手法がMALAに比べて優れた性能を示すことを確認する。
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