Optimization of Digital Media Content Generation and Communication Effect Combined with Deep Learning Technology
Notice bibliographique
Résumé
The combination of deep learning and digital media technology provides great scope for content creation. The article uses Generative Adversarial Network (GAN) in deep learning for content generation. Based on the three major forms of digital media content (image, audio, and video), image, audio, and video are generated by U-Net_GAN model, MAS-GAN model, and SSFLVGAN model, respectively, to construct a digital media content generation model based on generative adversarial networks. Subsequently, the model is validated for performance and the generated images, audio and video are evaluated for effectiveness. By studying the shortcomings of digital media content generation, we propose suggestions to improve its dissemination effect. The U-Net_GAN model outperforms other image generation models in all the indexes of generating images. The performance of speech generation and enhancement of MAS-GAN is much better than other audio generation and enhancement models. The average score of HDR video generated by SSFLVGAN is 4.20, and the average DMOS score is 5.97. The average DMOS score of SSFLVGAN is 5.97. DMOS score is 5.97, which are both 0.16 points higher than the traditional scheme. SSFLVGAN and the traditional scheme are comparable in terms of the picture impact of the generated video. The picture detail effect of the SSFLVGAN generated video is much better than the traditional scheme.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».