ترجمه فارسی مقاله GLEAN: یادگیری مولد برای حذف نویز مخالف

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی GLEAN: Generative Learning for Eliminating Adversarial Noise
عنوان مقاله به فارسی GLEAN: یادگیری مولد برای حذف نویز مخالف
نویسندگان Justin Lyu Kim, Kyoungwan Woo
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 5
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Cryptography and Security,Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,رمزنگاری و امنیت , هوش مصنوعی , چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 15 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 15 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

In the age of powerful diffusion models such as DALL-E and Stable Diffusion, many in the digital art community have suffered style mimicry attacks due to fine-tuning these models on their works. The ability to mimic an artist's style via text-to-image diffusion models raises serious ethical issues, especially without explicit consent. Glaze, a tool that applies various ranges of perturbations to digital art, has shown significant success in preventing style mimicry attacks, at the cost of artifacts ranging from imperceptible noise to severe quality degradation. The release of Glaze has sparked further discussions regarding the effectiveness of similar protection methods. In this paper, we propose GLEAN- applying I2I generative networks to strip perturbations from Glazed images, evaluating the performance of style mimicry attacks before and after GLEAN on the results of Glaze. GLEAN aims to support and enhance Glaze by highlighting its limitations and encouraging further development.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در عصر مدل های انتشار قدرتمند مانند Dall-E و انتشار پایدار ، بسیاری از افراد در جامعه هنری دیجیتال به دلیل تنظیم دقیق این مدل ها بر روی آثار خود ، دچار حملات تقلید سبک شده اند.توانایی تقلید از سبک یک هنرمند از طریق مدل های انتشار متن به تصویر ، مسائل اخلاقی جدی را به ویژه بدون رضایت صریح ایجاد می کند.Glaze ، ابزاری که دامنه های مختلفی از آشفتگی ها را به هنر دیجیتال اعمال می کند ، در جلوگیری از حملات تقلید سبک ، با هزینه مصنوعات اعم از سر و صدای غیرقابل تصور تا تخریب با کیفیت ، موفقیت قابل توجهی نشان داده است.انتشار Glaze بحث های بیشتری را در مورد اثربخشی روشهای محافظت مشابه برانگیخته است.در این مقاله ، ما از شبکه های تولیدی I2I استفاده می کنیم تا اختلالات را از تصاویر لعاب دار بکشیم ، و عملکرد حملات تقلید سبک را قبل و بعد از آن بر روی نتایج لعاب ارزیابی کنیم.Glean قصد دارد با برجسته کردن محدودیت های آن و تشویق توسعه بیشتر ، از لعاب پشتیبانی و تقویت کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.