تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الموضوعات الرئيسية
  3. الشبكات التنافسية التوليدية وتوليد الصور

الأبحاث ضمن الموضوع : الشبكات التنافسية التوليدية وتوليد الصور




  • ما بعد تبديل الوجه: معيار إنساني رقمي قائم على الانتشار لاكتشاف التزييف العميق متعدد الوسائط

    2026 | المؤلف: Jiaxin Liu وآخرون | المجلة: ICASSP 2026 – 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات التي تطرحها التطورات الأخيرة في تقنيات الديب فيك، لا سيما في مجال توليد البشر الرقميين. يقدم المؤلفون DigiFakeAV، وهو مجموعة بيانات شاملة للتزوير متعددة الوسائط تتكون من 60,000 فيديو تم إنتاجها بواسطة خمسة نماذج رائدة للبشر الرقميين. تتميز هذه المجموعة بتنوعها في الجنسية، لون البشرة، الجنس، والسيناريوهات، مما…


  • كشف التزييف العميق الذي يعمم عبر المعايير

    2026 | المؤلف: Andrii Yermakov وآخرون | المجلة: 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تتناول هذه البحث التحدي المتمثل في تعميم كاشفات التزييف العميق على تقنيات التلاعب غير المرئية، طريقة جديدة تسمى GenD. على عكس العديد من الأساليب الحالية التي تعقد هياكل النماذج، تحقق GenD تعميماً قوياً من خلال ضبط معلمات تطبيع الطبقة فقط (0.03% من الإجمالي) لمشفّر الرؤية المدرب مسبقاً. تستخدم الطريقة تطبيع L2 وتعلم القياس لفرض مانيفولد…


  • DeiTFake: نموذج كشف التزييف العميق باستخدام تدريب متعدد المراحل من DeiT

    2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Array | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم البحث نهج تدريب من مرحلتين لنموذج كشف التزييف العميق، باستخدام محولات رؤية دي آي تي من فيسبوك لتعزيز قدرات الكشف مقارنة بالنماذج الحالية. تتضمن المنهجية مرحلة تدريب قياسية تليها تحسين دقيق مع تحسينات خطية، محققة دقة مثيرة للإعجاب تبلغ 99.22% وAUROC قدره 0.9997. لا تعمل هذه الأمثلية ذات المرحلتين على تحسين الأداء فحسب، بل…


  • إعادة بناء رقمية مدفوعة بالذكاء المتعدد الأنماط للتراث الثقافي في مناظر مزارع الشاي من سلالة تشينغ

    2026 | المؤلف: Jie Chen وآخرون | المجلة: npj Heritage Science | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    يتناول هذا القسم من ورقة البحث التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق، على الحفاظ على المناظر الطبيعية التاريخية والثقافية واستخدامها. يقترح المؤلفون سير عمل شامل للتجديد الرقمي مصمم للصور التاريخية المجزأة، والذي يدمج تقنيات تحليل الصور—مثل التقسيم واستخراج الألوان—مع طرق التوليد الشرطي والعرض الديناميكي. مع التركيز على 104 لوحات تصدير من سلالة تشينغ، يقدم…


  • TomoRay cranial: تركيب تصوير الأشعة المقطعية للجمجمة من الأشعة السينية ثنائية المستوى باستخدام شبكة تنافسية توليدية

    2026 | المؤلف: Olivier Zanier وآخرون | المجلة: European Radiology | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تبحث الدراسة في جدوى توليد صور الأشعة المقطعية (CT) الاصطناعية من الأشعة السينية ثنائية المستوى باستخدام تقنيات التعلم العميق، مع معالجة تحديات التعرض للإشعاع والوصول المحدود إلى تصوير الأشعة المقطعية في جراحة الأعصاب. تم تطوير شبكتين تنافسيتين (GANs): النموذج 1 استخدم الأشعة السينية المعاد بناؤها رقمياً (DRRs) وحقق نسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR) تبلغ…


  • TCSMAF: تصفية الانتباه متعدد المقاييس في إعادة رسم اللوحات الصينية التقليدية

    2026 | المؤلف: Qiyao Hu وآخرون | المجلة: npj Heritage Science | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    قسم “الطرق” يوضح التقنيات التجريبية والتحليلية المستخدمة في الدراسة. يتفصل في معايير اختيار العينة، بما في ذلك الخصائص الديموغرافية للمشاركين، والأدوات المحددة المستخدمة لجمع البيانات، مثل الاستبيانات أو الأدوات التشخيصية. كما يصف القسم الطرق الإحصائية المطبقة لتحليل البيانات، بما في ذلك أي برامج تم استخدامها والعتبات الدلالية المحددة لاختبار الفرضيات. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن المنهجية…


  • إعادة رسم الصور الآلية لاستعادة القطع الأثرية التاريخية باستخدام دمج التعلم الانتقالي مع النماذج التوليدية العميقة

    2026 | المؤلف: Baggam Swathi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم ورقة البحث تقنية HDLIP-SHAR، وهي نموذج هجين للتعلم العميق مصمم لاستعادة الآثار التاريخية رقمياً. غالباً ما تكون طرق الاستعادة التقليدية كثيفة العمالة وعرضة للأخطاء البشرية، بينما تسمح الأساليب الرقمية بإجراء إصلاحات غير جراحية وقابلة للعكس. يستخدم نموذج HDLIP-SHAR تصفية الوسيط التكيفية (AMF) وتعزيز التباين لتحسين جودة الصورة، تليها بنية شبكة CNN الهجينة SqueezeNet لاستخراج…


  • هل هذا حقيقي؟ القابلية للتأثر بالصور المزيفة العميقة في الآلات والبشر

    2026 | المؤلف: Didem Pehlivanoglu وآخرون | المجلة: Cognitive Research Principles and Implications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تستكشف هذه الورقة البحثية اكتشاف التزييف العميق—وسائط اصطناعية تم إنشاؤها بواسطة طرق توليد عميقة—من خلال مقارنة أداء خوارزميات التعلم الآلي (ML) والمراقبين البشريين. تتكون الدراسة من جزئين: تركز الدراسة 1 على صور الوجه الثابتة، بينما تفحص الدراسة 2 مقاطع الفيديو الديناميكية. تشير النتائج من الدراسة 1 إلى أن خوارزميات التعلم الآلي تتفوق في تصنيف الصور…


  • ما بعد الوضع الفردي: مجموعات GAN لتوليد بيانات طبية متنوعة

    2026 | المؤلف: Lorenzo Tronchin وآخرون | المجلة: Computer Methods and Programs in Biomedicine | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تتناول هذه الدراسة التحديات التي تواجه الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) في التصوير الطبي، وتحديداً معضلة تحقيق دقة عالية، تنوع، وكفاءة في توليد البيانات الاصطناعية. بينما أظهرت GANs إمكانيات، لا تزال هناك مشكلات مثل انهيار الوضع وعدم تمثيل كاف لتوزيعات البيانات الحقيقية. تقدم هذه الدراسة طريقة تستخدم مجموعات GAN، تم تحسينها من خلال نهج متعدد الأهداف،…


  • الناس غير مجهزين بشكل جيد لاكتشاف نسخ الصوت المدعومة بالذكاء الاصطناعي

    2025 | المؤلف: Sarah Barrington وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تناقش قسم ورقة البحث التقدم في الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI)، مع التركيز بشكل خاص على واقعية الأصوات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. من خلال الدراسات الإدراكية، وُجد أن المشاركين البشر لم يتمكنوا من التمييز بشكل موثوق بين الأصوات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ونظيراتها الحقيقية، بمعدل تطابق هوية يبلغ حوالي 80% ومعدل تحديد…


1 2
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.