利用人類注意力可以改善人工智能生成的圖像

近日，中國科研團隊發表研究成果，提出一種創新的圖像處理技術，通過模擬人類視覺注意力機制，顯著提升了圖像生成質量。這項研究成果發表於國際學術期刊。

這項名爲"顯著性引導的擴散潛勢優化"（SGOOL）的新技術，首次將人類視覺心理學特徵應用於圖像處理領域。與傳統方法不同，該技術能夠識別並優先處理圖像中最吸引人注意力的區域，這與人類觀察事物的方式高度契合。

研究團隊解釋說，人類在觀察圖像時往往會優先關注特定區域。例如，在觀看肖像畫時，人們自然會將注意力集中在面部特徵上，而不是背景細節。新技術正是基於這一人類視覺特徵開發而成。

爲驗證新技術的效果，研究團隊進行了大規模測試。在三個公共數據集上的測試顯示，該技術在圖像質量和內容表達上均優於現有方法。特別是在由100名志願者參與的人類感知測試中，新技術生成的圖像獲得了最高評價。

研究團隊表示:"這項技術通過平衡局部細節和整體一致性，實現了更符合人類視覺感知的圖像處理效果。"該技術還具有即插即用、內存效率高等優勢，可廣泛應用於圖像處理領域。

專家認爲，這項研究不僅在技術層面取得突破，更重要的是開創了將人類認知特徵應用於圖像處理的新範式，爲相關領域的發展提供了新思路。