图像生成

IRIS: Intrinsic Reward Image Synthesis

IRIS：内在奖励图像合成

Yihang Chen, Yuanhao Ban, Yunqi Hong, Cho-Jui Hsieh

机构 * Department of Computer Science, University of California, Los Angeles, USA（计算机科学系，加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 文生图 ：image synthesis(title,abstract)；image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 IRIS通过内在奖励提升自回归T2I模型性能，改进图像生成质量并促进细致推理。

LINA: Linear Autoregressive Image Generative Models with Continuous Tokens

LINA: 基于连续令牌的线性自回归图像生成模型

Jiahao Wang, Ting Pan, Haoge Deng, Dongchen Han, Taiqiang Wu, Xinlong Wang, Ping Luo

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LINA是一种基于线性注意力的高效文本到图像生成模型，通过改进归一化和门控机制，在计算效率和生成质量上取得平衡。

Comments 20 pages, 9 figures

Advances in Artificial Intelligence: A Review for the Creative Industries

人工智能进展：面向创意产业的综述

Nantheera Anantrasirichai, Fan Zhang, David Bull

机构 * Visual Information Laboratory, University of Bristol, Bristol, UK（布里斯托大学视觉信息实验室） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)

AI总结 本文综述了自2022年以来人工智能在创意产业中的进展，探讨了生成式AI、大语言模型和扩散模型等技术对创意生产流程的影响，并分析了人类与AI协作的新趋势及面临的挑战。

Comments This is an updated review of our previous paper (see https://doi.org/10.1007/s10462-021-10039-7), and has been accepted by Artificial Intelligence Review journal