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基于改进条件生成扩散模型的新能源日前场景生成方法: 1; 作者王长刚刘伟 +3 位作者曹宇梁栋李扬莫静山《电网技术》北大核心 2025年第4期1358-1368,I0022-I0025,共15页; 在新能源发电占比不断提高的背景下,如何准确生成新能源出力场景对电力系统日前调度至关重要。基于深度学习的场景生成方法能够完成上述任务,但其黑盒性质使之存在可解释性差等问题。对此,文章提出一种基于改进条件生成扩散模型的新能... 展开更多; 关键词新能源不确定性场景生成改进条件生成扩散模型余弦噪声表; 在线阅读下载PDF 职称材料

深水油气管线天然气水合物生成条件预测方法及应用被引量：13: 2; 作者刘陈伟李明忠 +1 位作者王磊姚志良《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期73-77,共5页; 在深水油气田开发中,为了有效防止天然气水合物的生成,迫切需要对天然气水合物生成条件进行准确预测。为此,根据深水环境压力高和多温度梯度的特点,应用气液两相流理论与传热学原理建立了适用于深水油气管线的温度预测模型;在现有实验... 展开更多; 关键词深水油气管线天然气水合物温度预测模型生成条件预测模型无接他时间管线流量绝热材料; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于语义分离和特征融合的人脸编辑方法: 3; 作者夏垚铮郝蕾 +2 位作者郑宛露潘成伟王少荣《计算机辅助设计与图形学学报》北大核心 2025年第3期414-426,共13页; 人脸图像编辑模型中的语义属性之间有较强的关联性,编辑其中一种语义可能导致其他语义属性以及非编辑区域的内容改动.为了提升用户的编辑体验,实现对人脸图像细节更为精确的编辑,提出一种在图像域上语义分离和特征融合(ISFL)的人脸图像... 展开更多; 关键词生成对抗网络人脸图像编辑条件生成模型属性解耦特征合成; 在线阅读下载PDF 职称材料

生成式对抗网络的应用综述被引量：18: 4; 作者叶晨关玮《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期591-601,共11页; 生成式对抗网络(GAN)是一种优秀的生成式模型,能够不依赖任何先验假设,学习到高维复杂的数据分布。这一强大的性能使得它成为近年来研究的热点,并在诸多应用领域取得了显著的研究成果。首先介绍了生成式对抗网络的基本原理,各种目标函... 展开更多; 关键词生成式对抗网络条件生成模型图像生成; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于文本的行人图像检索的多样化数据扩充方法: 5; 作者王靖尧曹敏《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期276-287,共12页; 近年来,基于文本的行人图像检索(TBPS)技术在安防和刑侦等领域发挥着越来越重要的作用。然而,现有数据集中行人图像较少且描述行人的文本较为单调导致模型无法充分学习行人特征和信息,限制了TBPS检索技术的进一步发展。为了解决这一问题... 展开更多; 关键词多样化行人数据扩充成分句法分析模型大语言模型条件图像生成模型多模态大模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

语义区域风格约束下的图像合成: 6; 作者胡妤婕常建慧张健《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第2期134-141,共8页; 生成对抗网络近年来发展迅速,其中语义区域分割与生成模型的结合为图像生成技术研究提供了新方向。在当前的研究中,语义信息作为指导生成的条件,可以通过编辑和控制输入的语义分割掩码来生成理想的特定风格图像。文中提出了一种具有语... 展开更多; 关键词条件生成模型自适应归一化图像生成生成对抗网络深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进条件生成扩散模型的新能源日前场景生成方法: 1; 作者王长刚刘伟曹宇梁栋李扬莫静山; 机构现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 东北电力大学电气工程学院吉林供电公司变电二次检修中心; 出处《电网技术》北大核心 2025年第4期1358-1368,I0022-I0025,共15页; 基金国家自然科学基金项目(52307084)。; 文摘在新能源发电占比不断提高的背景下,如何准确生成新能源出力场景对电力系统日前调度至关重要。基于深度学习的场景生成方法能够完成上述任务,但其黑盒性质使之存在可解释性差等问题。对此,文章提出一种基于改进条件生成扩散模型的新能源日前场景生成方法。该方法的构建基于马尔可夫链和变分推理的理论框架,先通过扩散过程将历史数据转化为纯噪声,再由条件信息引导去噪过程从而生成满足条件分布的场景。并改进噪声表为余弦形式,提高生成场景质量。最后,将方法应用于实际风光出力数据中,结果表明,该方法能够有效生成新能源出力场景,且适应性较好。; 关键词新能源不确定性场景生成改进条件生成扩散模型余弦噪声表; Keywords new energy uncertainty scenario generation improved condition generative diffusion model cosine noise schedule; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名深水油气管线天然气水合物生成条件预测方法及应用被引量：13: 2; 作者刘陈伟李明忠王磊姚志良; 机构中国石油大学(华东)石油工程学院; 出处《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期73-77,共5页; 基金中国石油大学(华东)自主创新科研计划项目(编号:09CX04016A); 文摘在深水油气田开发中,为了有效防止天然气水合物的生成,迫切需要对天然气水合物生成条件进行准确预测。为此,根据深水环境压力高和多温度梯度的特点,应用气液两相流理论与传热学原理建立了适用于深水油气管线的温度预测模型;在现有实验数据的基础上,对5种天然气水合物预测方法进行了对比优选,结合Beggs-Brill方法建立了预测深水油气管线天然气水合物生成条件的模型,并编制了相应的计算程序。实例研究结果表明,管线流量越大、绝热材料导热系数越小、绝热层厚度越大、停产时间越短时,天然气水合物的生成区域就越小。该模型可用于制订合理的管线流量指标、选择恰当的管线保温材料和准确计算无接触时间,对深水油气田的安全生产提供了技术支持。; 关键词深水油气管线天然气水合物温度预测模型生成条件预测模型无接他时间管线流量绝热材料; Keywords deepwater oil and gas pipeline,natural gas hydrate,temperature prediction model,prediction model of gas hydrate formation conditions,non-contact time,flow rate of pipeline,insulation material; 分类号 TE832 [石油与天然气工程—油气储运工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于语义分离和特征融合的人脸编辑方法: 3; 作者夏垚铮郝蕾郑宛露潘成伟王少荣; 机构北京林业大学信息学院北京航空航天大学人工智能学院国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》北大核心 2025年第3期414-426,共13页; 基金科技部“工业软件”重点专项(2023YFB3309000).; 文摘人脸图像编辑模型中的语义属性之间有较强的关联性,编辑其中一种语义可能导致其他语义属性以及非编辑区域的内容改动.为了提升用户的编辑体验,实现对人脸图像细节更为精确的编辑,提出一种在图像域上语义分离和特征融合(ISFL)的人脸图像编辑模型.首先使用图像掩模将人脸图像的各个语义分离,并将人脸语义组织成一个层次化的树状结构;然后通过ISFL实现对图像语义的局部分离和全局融合,用户可通过掩模单独编辑图像中不同语义的结构和外观;最后使用基于编码器和基于优化2种方式优化生成图像的细节部分.在CelebAMask-HQ数据集上的实验结果表明,所提出的图像编辑方法可以得到更加真实、细节更加丰富的图像.; 关键词生成对抗网络人脸图像编辑条件生成模型属性解耦特征合成; Keywords generative adversarial network face image editing conditional generative model attribute decoupling feature synthesis; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名生成式对抗网络的应用综述被引量：18: 4; 作者叶晨关玮; 机构同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室; 出处《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期591-601,共11页; 基金国家自然科学基金重点支持项目(U1764261) 同济大学中央高校基本科研业务费专项资金学科交叉类项目(22120180111,22120190200)。; 文摘生成式对抗网络(GAN)是一种优秀的生成式模型,能够不依赖任何先验假设,学习到高维复杂的数据分布。这一强大的性能使得它成为近年来研究的热点,并在诸多应用领域取得了显著的研究成果。首先介绍了生成式对抗网络的基本原理,各种目标函数以及常用的模型结构。然后,详细分析了生成式对抗网络在条件限制下生成图片的各种演进方法。此外,介绍了生成式对抗网络在不同领域的应用,包括高分辨率图像生成、小目标检测、非图像数据生成、医学图像分割等方面的最新研究进展。最后,总结了生成式对抗网络训练过程中的优化技巧。旨在通俗地阐明GAN的基础理论以及发展历程,并从应用角度对未来工作进行了展望。; 关键词生成式对抗网络条件生成模型图像生成; Keywords generative adversarial networks(GAN) conditional generative model image generation; 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

题名基于文本的行人图像检索的多样化数据扩充方法: 5; 作者王靖尧曹敏; 机构苏州大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期276-287,共12页; 基金国家自然科学基金青年科学基金项目(62002252)。; 文摘近年来,基于文本的行人图像检索(TBPS)技术在安防和刑侦等领域发挥着越来越重要的作用。然而,现有数据集中行人图像较少且描述行人的文本较为单调导致模型无法充分学习行人特征和信息,限制了TBPS检索技术的进一步发展。为了解决这一问题,提出一种多样化行人图像-文本对数据生成与筛选的扩充方法。在数据生成阶段,首先使用成分句法分析模型和大语言模型相结合的方式生成行人文本描述,然后使用条件图像生成模型根据生成的行人文本描述产生相应的行人图像。在依据行人文本筛选图像阶段,利用评分函数PickScore计算生成的行人图像与行人文本描述之间的相似度分数,根据计算的相似度分数的结果,粗粒度地筛掉相似度分数较低的行人图像,只保留相似度分数较高的行人图像与行人文本描述。在行人图像-文本对数据过滤阶段,利用图文多模态大模型计算行人图像与行人文本描述的匹配概率,筛掉概率低于阈值的行人图像-文本对进行细粒度的数据过滤,并将剩余的高质量行人图像-文本对作为正样本对添加到现有数据集中。在多个公开的TBPS检索数据集上的实验结果表明,应用该方法对这些数据集进行扩充后,不同检索基准模型的Rank-k、平均精度均值(mAP)等指标均有较大幅度的提升。此外,探讨了姿态控制与风格控制对扩充结果的影响,为后续更深入的研究提供了一种思路。; 关键词多样化行人数据扩充成分句法分析模型大语言模型条件图像生成模型多模态大模型; Keywords diversified person data expansion constituency parsing analysis model large language model conditional image generative model multimodal large model; 分类号 TP18 [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

题名语义区域风格约束下的图像合成: 6; 作者胡妤婕常建慧张健; 机构北京大学深圳研究生院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第2期134-141,共8页; 基金国家自然科学基金(61902009) 深圳科技研发项目(201806080921419290)。; 文摘生成对抗网络近年来发展迅速,其中语义区域分割与生成模型的结合为图像生成技术研究提供了新方向。在当前的研究中,语义信息作为指导生成的条件,可以通过编辑和控制输入的语义分割掩码来生成理想的特定风格图像。文中提出了一种具有语义区域风格约束的图像生成框架,利用条件对抗生成网络实现了图像分区域的自适应风格控制。具体而言,首先获得图像的语义分割图,并使用风格编码器提取出图像中不同语义区域的风格信息;然后,在生成端将风格信息和语义掩码对应生成器中的每个残差块分别仿射变换为两组调制参数;最后,输入到生成器中的语义特征图根据每个残差块的调制参数加权求和,并通过卷积与上采样渐进式地生成目标风格内容,从而有效地将语义信息和风格信息相结合,得到最终的目标风格内容。针对现有模型难以精准控制各语义区域风格的问题,文中设计了新的风格约束损失,在语义层次上约束区域风格变化,减小不同语义区域的风格编码之间的相互影响;另外,在不影响性能的前提下,采取权重量化的方式,将生成器的参数存储规模压缩为原来的15.6%,有效降低了模型的存储空间消耗。实验结果表明,所提模型的生成质量在主观感受和客观指标上较现有方法均有显著提高,其中FID分数比当前最优模型提升了约3.8%。; 关键词条件生成模型自适应归一化图像生成生成对抗网络深度学习; Keywords Conditional generative model Adaptive normalization Image synthesis Generative adversarial networks Deep learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 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	基于改进条件生成扩散模型的新能源日前场景生成方法	王长刚刘伟曹宇梁栋李扬莫静山	《电网技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	深水油气管线天然气水合物生成条件预测方法及应用	刘陈伟李明忠王磊姚志良	《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于语义分离和特征融合的人脸编辑方法	夏垚铮郝蕾郑宛露潘成伟王少荣	《计算机辅助设计与图形学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	生成式对抗网络的应用综述	叶晨关玮	《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	18	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于文本的行人图像检索的多样化数据扩充方法	王靖尧曹敏	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	语义区域风格约束下的图像合成	胡妤婕常建慧张健	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料