用于农业人工智能的生成扩散模型：植物图像生成、室内到室外场景转换以及专家偏好对齐

《Computers and Electronics in Agriculture》：Generative diffusion models for agricultural AI: Plant image generation, indoor-to-outdoor translation, and expert preference alignment

　　

作者：Da Tan、Michael Beck、Christopher P. Bidinosti、Robert H. Gulden、Christopher J. Henry

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  经过微调的稳定扩散（Stable Diffusion）技术可实现基于文本条件的裁剪图像生成。
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  合成数据提升了两个基准测试中植物病害分类的准确性。
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  室内到室外的图像转换功能可将温室植物场景转换为室外场景。
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  扩展的数据集提高了YOLOv8算法在杂草检测和分类方面的准确性。
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  基于奖励模型的微调使AI输出更符合专家的偏好。