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零射线距离，并行带鉴别力模型的视场条件扩散
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
使用通用扩散模型联合建模室内和室外场景，处理尺度模糊，并推广到训练数据中有限的相机内参。DMD方法在零样本室内数据集上减少25%，在零样本室外数据集上减少33%。
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关键要点
- 使用通用的、无任务依赖的扩散模型进行室内和室外场景的联合建模。
- 采用对数尺度深度参数化处理尺度模糊。
- 通过合成视野的方法推广到训练数据中有限的相机内参。
- 使用更多样化的训练混合和有效的扩散参数化。
- DMD方法在零样本室内数据集上减少25%的相对误差。
- DMD方法在零样本室外数据集上减少33%的相对误差。
- 仅使用了少量去噪步骤。
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