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MacDiff: Unified Skeleton Modeling and Masked Conditional Diffusion

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种新的掩蔽条件扩散模型（MacDiff），有效解决了自监督学习中骨架表示能力不足的问题。MacDiff在表示学习基准测试中表现优异，并在生成任务中取得良好效果，尤其在有限标记数据场景下，通过数据增强显著提升微调性能。

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标签

diffusion 微调性能 掩蔽条件扩散模型 数据增强 自监督学习 表示学习
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