对于场景重建和新型视图综合的数量表示形式的普及最近，人们的普及使重点放在以高视觉质量和实时为实时的体积内容动画上。尽管基于学习功能的隐性变形方法可以产生令人印象深刻的结果，但它们是艺术家和内容创建者的“黑匣子”，但它们需要大量的培训数据才能有意义地概括，并且在培训数据之外不会产生现实的外推。在这项工作中，我们通过引入实时的音量变形方法来解决这些问题，该方法是实时的，易于使用现成的软件编辑，并且可以令人信服地推断出来。为了证明我们方法的多功能性，我们将其应用于两种情况：基于物理的对象变形和触发性，其中使用Blendshapes控制着头像。我们还进行了彻底的实验，表明我们的方法与两种体积方法相比，结合了基于网格变形的隐式变形和方法。
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Hyperparameter tuning is critical to the success of federated learning applications. Unfortunately, appropriately selecting hyperparameters is challenging in federated networks. Issues of scale, privacy, and heterogeneity introduce noise in the tuning process and make it difficult to evaluate the performance of various hyperparameters. In this work, we perform the first systematic study on the effect of noisy evaluation in federated hyperparameter tuning. We first identify and rigorously explore key sources of noise, including client subsampling, data and systems heterogeneity, and data privacy. Surprisingly, our results indicate that even small amounts of noise can significantly impact tuning methods-reducing the performance of state-of-the-art approaches to that of naive baselines. To address noisy evaluation in such scenarios, we propose a simple and effective approach that leverages public proxy data to boost the evaluation signal. Our work establishes general challenges, baselines, and best practices for future work in federated hyperparameter tuning.
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This work studies networked agents cooperating to track a dynamical state of nature under partial information. The proposed algorithm is a distributed Bayesian filtering algorithm for finite-state hidden Markov models (HMMs). It can be used for sequential state estimation tasks, as well as for modeling opinion formation over social networks under dynamic environments. We show that the disagreement with the optimal centralized solution is asymptotically bounded for the class of geometrically ergodic state transition models, which includes rapidly changing models. We also derive recursions for calculating the probability of error and establish convergence under Gaussian observation models. Simulations are provided to illustrate the theory and to compare against alternative approaches.
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Privacy noise may negate the benefits of using adaptive optimizers in differentially private model training. Prior works typically address this issue by using auxiliary information (e.g., public data) to boost the effectiveness of adaptive optimization. In this work, we explore techniques to estimate and efficiently adapt to gradient geometry in private adaptive optimization without auxiliary data. Motivated by the observation that adaptive methods can tolerate stale preconditioners, we propose differentially private adaptive training with delayed preconditioners (DP^2), a simple method that constructs delayed but less noisy preconditioners to better realize the benefits of adaptivity. Theoretically, we provide convergence guarantees for our method for both convex and non-convex problems, and analyze trade-offs between delay and privacy noise reduction. Empirically, we explore DP^2 across several real-world datasets, demonstrating that it can improve convergence speed by as much as 4x relative to non-adaptive baselines and match the performance of state-of-the-art optimization methods that require auxiliary data.
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为了实现良好的性能和概括性，医疗图像分割模型应在具有足够可变性的大量数据集上进行培训。由于道德和治理限制以及与标签数据相关的成本，经常对科学发展进行扼杀，并经过对有限数据的培训和测试。数据增强通常用于人为地增加数据分布的可变性并提高模型的通用性。最近的作品探索了图像合成的深层生成模型，因为这种方法将使有效的无限数据生成多种多样的数据，从而解决了通用性和数据访问问题。但是，许多提出的解决方案限制了用户对生成内容的控制。在这项工作中，我们提出了Brainspade，该模型将基于合成扩散的标签发生器与语义图像发生器结合在一起。我们的模型可以在有或没有感兴趣的病理的情况下产生完全合成的大脑标签，然后产生任意引导样式的相应MRI图像。实验表明，Brainspade合成数据可用于训练分割模型，其性能与在真实数据中训练的模型相当。
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深度神经网络在医学图像分析中带来了显着突破。但是，由于其渴望数据的性质，医学成像项目中适度的数据集大小可能会阻碍其全部潜力。生成合成数据提供了一种有希望的替代方案，可以补充培训数据集并进行更大范围的医学图像研究。最近，扩散模型通过产生逼真的合成图像引起了计算机视觉社区的注意。在这项研究中，我们使用潜在扩散模型探索从高分辨率3D脑图像中生成合成图像。我们使用来自英国生物银行数据集的T1W MRI图像（n = 31,740）来训练我们的模型，以了解脑图像的概率分布，该脑图像以协变量为基础，例如年龄，性别和大脑结构量。我们发现我们的模型创建了现实的数据，并且可以使用条件变量有效地控制数据生成。除此之外，我们创建了一个带有100,000次脑图像的合成数据集，并使科学界公开使用。
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可以使用医学成像数据研究人类解剖学，形态和相关疾病。但是，访问医学成像数据受到治理和隐私问题，数据所有权和获取成本的限制，从而限制了我们理解人体的能力。解决此问题的一个可能解决方案是创建能够学习的模型，然后生成以相关性的特定特征（例如，年龄，性别和疾病状态）来生成人体的合成图像。最近，以神经网络形式的深层生成模型已被用于创建自然场景的合成2D图像。尽管如此，数据稀缺性，算法和计算局限性仍阻碍了具有正确解剖形态的高分辨率3D体积成像数据的能力。这项工作提出了一个生成模型，可以缩放以产生人类大脑的解剖学正确，高分辨率和现实的图像，并具有必要的质量，以允许进一步的下游分析。产生潜在无限数据的能力不仅能够对人体解剖学和病理学进行大规模研究，而不会危及患者的隐私，而且还可以在异常检测，模态综合，有限的数据和公平和公平和公平和公平和公平和公平和公平和公平和公平和公平和公平和公平和公平的学习领域进行显着提高。道德AI。代码和训练有素的模型可在以下网址提供：https：//github.com/amigolab/synthanatomy。
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我们研究了全球优化因果关系变量的因果关系变量的问题，在该目标变量中可以进行干预措施。这个问题在许多科学领域都引起，包括生物学，运营研究和医疗保健。我们提出了因果熵优化（CEO），该框架概括了因果贝叶斯优化（CBO），以说明所有不确定性来源，包括由因果图结构引起的。首席执行官在因果效应的替代模型中以及用于通过信息理论采集函数选择干预措施的机制中纳入了因果结构的不确定性。所得算法自动交易结构学习和因果效应优化，同时自然考虑观察噪声。对于各种合成和现实世界的结构性因果模型，与CBO相比，CEO可以更快地与全局最佳达到融合，同时还可以学习图形。此外，我们的结构学习和因果优化的联合方法在顺序的结构学习优先方法上改善了。
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AI的最新进展，尤其是深度学习，导致创建新的现实合成媒体（视频，图像和音频）以及对现有媒体的操纵的创建显着增加，这导致了新术语的创建。 'deepfake'。基于英语和中文中的研究文献和资源，本文对Deepfake进行了全面的概述，涵盖了这一新兴概念的多个重要方面，包括1）不同的定义，2）常用的性能指标和标准以及3）与DeepFake相关的数据集，挑战，比赛和基准。此外，该论文还报告了2020年和2021年发表的12条与DeepFake相关的调查论文的元评估，不仅关注上述方面，而且集中在对关键挑战和建议的分析上。我们认为，就涵盖的各个方面而言，本文是对深层的最全面评论，也是第一个涵盖英语和中国文学和资源的文章。
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近年来，旨在生成模仿人类语言流利性和连贯性的文本的系统能力的实质性增长。由此，已经进行了大量研究，旨在检查这些自然语言发生器（NLG）对广泛任务的潜在用途。强大的文本生成器能够令人信服地模仿人类写作的能力越来越多地提高了欺骗和其他形式的危险滥用的潜力。随着这些系统的改善，很难区分人文编写和机器生成的文本，恶意演员可以将这些强大的NLG系统利用到各种各样的目的，包括创建假新闻和错误信息，一代假货在线产品评论，或通过聊天机器人作为说服用户泄露私人信息的手段。在本文中，我们通过对NLG研究的119条类似调查的论文进行识别和检查，概述了NLG领域。从这些已确定的论文中，我们概述了构成NLG的中心概念的拟议高级分类法，包括用于开发广义NLG系统的方法，评估了这些系统的方法以及存在的流行NLG任务和存在的子任务和子任务。反过来，我们就当前的研究提供了对这些项目的概述和讨论，并提供了NLG在欺骗和检测系统中的潜在作用以抵消这些威胁的潜在作用。此外，我们讨论了NLG的更广泛挑战，包括现有文本生成系统经常表现出的偏见风险。这项工作为NLG领域的滥用潜力提供了广泛的概述，旨在提供对这一快速发展的研究领域的高级了解。
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