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基于AI图像生成技术的家具设计研究被引量：6: 1; 作者邹志娟陈思洁《林产工业》北大核心 2024年第11期62-67,共6页; 简述了AI图像生成技术及其在家具设计中的应用优势,提出AI图像生成技术在家具设计中的一般流程。基于Stable Diffusion AI设计平台,依据“文本指令”进行家具设计尝试,以包豪斯风格家具设计实践来验证AI图像生成技术辅助生成家具设计效... 展开更多; 关键词 AI图像生成技术 Stable diffusion 文本指令家具设计机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

8～12μm红外图像生成装置被引量：1: 2; 作者王宏杰钱丽勋 +2 位作者李卓王欣林栩凌《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期466-470,共5页; 介绍了一种将可见光图像转换为红外图像的装置.装置的核心器件是利用MEMS工艺制作的可见光/红外图像转换芯片.红外图像生成装置包括可见光图像生成系统、可见光/红外图像转换系统以及红外图像投影光学系统三部分.红外图像生成装置产生... 展开更多; 关键词红外图像生成技术半实物仿真光学微电子机械加工器件; 在线阅读下载PDF 职称材料

纺织品图案数字化生成方法的应用现状分析被引量：4: 3; 作者秦晓文肖爱民《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第8期131-142,共12页; 为探索当前纺织品图案数字化生成方法技术融合与创新的可能性,把握产业发展趋势和未来研究方向,基于CiteSpace可视化知识图谱、文献科学计量、文献阅读、对比实验的研究方法,按照计算机图形学中图形与图像处理的概念,对纺织品图案数字... 展开更多; 关键词纺织品图案数字化生成方法可视化知识图谱文献计量人工智能生成图像技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于快速自适应元学习的小样本学习: 4; 作者马涛赵华 +4 位作者樊卫东罗华峰吴强石瑞达张铁勋《南京邮电大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第2期93-102,共10页; 常见的生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)通过对抗学习合成新的真实图像,但需大量训练数据。受人脑从少量示例快速学习新概念的启发,提出了一种快速自适应的元学习模型,基于GAN和编码器网络,用于小样本图像生成。该模... 展开更多; 关键词小样本学习元学习图像生成技术无监督学习生成对抗网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AI图像生成技术的家具设计研究被引量：6: 1; 作者邹志娟陈思洁; 机构桂林理工大学; 出处《林产工业》北大核心 2024年第11期62-67,共6页; 基金广西哲学社会科学规划项目(23FWY048) 2023广西哲学社会科学研究课题(23BMZ2005)。; 文摘简述了AI图像生成技术及其在家具设计中的应用优势,提出AI图像生成技术在家具设计中的一般流程。基于Stable Diffusion AI设计平台,依据“文本指令”进行家具设计尝试,以包豪斯风格家具设计实践来验证AI图像生成技术辅助生成家具设计效果图的高效性。研究表明:AI图像生成技术能合理运用于家具设计创意阶段,对缩短家具设计周期、提升家具设计质量具有实际意义。; 关键词 AI图像生成技术 Stable diffusion 文本指令家具设计机器学习; Keywords AI image generation technology Stable diffusion Text instructions Furniture design Machine learning; 分类号 TS664.01 [轻工技术与工程] TS396 [轻工技术与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名8～12μm红外图像生成装置被引量：1: 2; 作者王宏杰钱丽勋李卓王欣林栩凌; 机构北京理工大学光电学院中国电子科技集团公司第十三研究所第十六专业部北京空间机电研究所; 出处《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期466-470,共5页; 基金国家自然科学基金(61205116)~~; 文摘介绍了一种将可见光图像转换为红外图像的装置.装置的核心器件是利用MEMS工艺制作的可见光/红外图像转换芯片.红外图像生成装置包括可见光图像生成系统、可见光/红外图像转换系统以及红外图像投影光学系统三部分.红外图像生成装置产生的红外图像辐射波段覆盖8~12μm,分辨率达到了20 lp/mm,可模拟温度范围为20~150℃,图像非均匀性小于5%,几何畸变小于3%.; 关键词红外图像生成技术半实物仿真光学微电子机械加工器件; Keywords infrared image generation technology, hardware-in-the-loop （ HWIL）, optical micro-elec- tro-mechanical devices; 分类号 TN214 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名纺织品图案数字化生成方法的应用现状分析被引量：4: 3; 作者秦晓文肖爱民; 机构新疆大学纺织与服装学院新疆智能与绿色纺织重点实验室; 出处《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第8期131-142,共12页; 基金新疆维吾尔自治区文化和旅游厅项目(23WLT1004)。; 文摘为探索当前纺织品图案数字化生成方法技术融合与创新的可能性,把握产业发展趋势和未来研究方向,基于CiteSpace可视化知识图谱、文献科学计量、文献阅读、对比实验的研究方法,按照计算机图形学中图形与图像处理的概念,对纺织品图案数字化生成方法进行了分类、梳理及分析;以新疆柯尔克孜族纺织品图案为对象,使用不同的人工智能图像生成系统和大语言模型对生成的纺织图案进行对比分析;整理了目前利用人工智能图像生成技术设计纺织品图案存在的问题和原因。利用图形法、图像法以及人工智能图像生成技术等融合性、创新性生成纺织品图案是目前研究的热点;而人工智能生成图像技术应用于纺织品图案生成及其下游细分领域存在主流大模型无法理解相关领域专业知识、表现差的问题,还有待深入研究。; 关键词纺织品图案数字化生成方法可视化知识图谱文献计量人工智能生成图像技术; Keywords textile patterns digital generation method visual knowledge map bibliometric artificial intelligence generating image technology; 分类号 TS941.1 [轻工技术与工程—服装设计与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于快速自适应元学习的小样本学习: 4; 作者马涛赵华樊卫东罗华峰吴强石瑞达张铁勋; 机构南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 南京南瑞信息通信科技有限公司国网浙江省电力有限公司电力科学研究院; 出处《南京邮电大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第2期93-102,共10页; 基金国家电网有限公司总部科技项目(5700-202319302A-1-1-ZN)资助项目。; 文摘常见的生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)通过对抗学习合成新的真实图像,但需大量训练数据。受人脑从少量示例快速学习新概念的启发,提出了一种快速自适应的元学习模型,基于GAN和编码器网络,用于小样本图像生成。该模型仅需少量示例,通过训练简化网络并增加生成器迭代次数,生成未见过的目标类别图像。与对比模型相比,能以5倍速度收敛,所需可训练参数减少至1/4。实验结果表明,快速自适应元学习模型在小样本图像生成方面具有最高的图像质量、多样性和清晰度,以及与常见数据集相当的逼真程度,有效提升了小样本图像的生成性能。; 关键词小样本学习元学习图像生成技术无监督学习生成对抗网络; Keywords few-shot learning meta-learning image generation techniques unsupervised learning gen-erative adversarial network(GAN); 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于AI图像生成技术的家具设计研究	邹志娟陈思洁	《林产工业》北大核心	2024	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	8～12μm红外图像生成装置	王宏杰钱丽勋李卓王欣林栩凌	《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	纺织品图案数字化生成方法的应用现状分析	秦晓文肖爱民	《毛纺科技》 CAS 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于快速自适应元学习的小样本学习	马涛赵华樊卫东罗华峰吴强石瑞达张铁勋	《南京邮电大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料