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ZoDi: 基于扩散的图像转换的零样本领域自适应
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为ZoDi的零样本领域自适应方法，通过扩散模型将源图像的领域转移到目标领域，合成目标领域的类似图像，并最大化两个领域图像的特征相似性，学习到具有领域鲁棒性的表示。实验证明ZoDi在图像分割任务中优于现有方法，并比基于CLIP的方法更具通用性。
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关键要点
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提出了一种名为ZoDi的零样本领域自适应方法。
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ZoDi基于扩散模型，具有零样本图像转换和模型自适应两个设计特点。
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通过扩散模型将源图像的领域转移到目标领域，合成目标领域的类似图像。
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在训练模型时使用源图像和合成图像，最大化两个领域图像的特征相似性。
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ZoDi在图像分割任务中优于现有方法，具有更强的通用性。
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ZoDi不依赖于特定的骨干结构或模型，可以通过生成的图像估计模型性能。
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实现将公开提供。
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