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SPiC-E：利用跨实体注意力的 3D 扩散模型中的结构先验
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
扩散模型是一种生成模型，具有文本到图像合成能力，可提高文本图像对齐和模型的交叉注意力图，从而提高知觉性能。该方法在ADE20K和NYUv2数据集上改进了语义分割和深度估计模型，适用于跨领域环境，并可通过模型个性化和标题修改来改善非对齐基准的性能。在Pascal VOC数据集上训练的目标检测模型在Watercolor2K数据集上取得了最佳结果，而分割方法在Cityscapes数据集上训练，在Dark Zurich-val和Nighttime Driving数据集上取得了最佳结果。
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关键要点
- 扩散模型是一种生成模型，具有文本到图像合成能力。
- 该模型能够改善文本图像对齐，提升模型的交叉注意力图和知觉性能。
- 在ADE20K数据集上改进了语义分割模型，在NYUv2数据集上改进了深度估计模型。
- 该方法适用于跨领域环境，通过模型个性化和标题修改改善非对齐基准的性能。
- 在Pascal VOC数据集上训练的目标检测模型在Watercolor2K数据集上取得最佳结果。
- 分割方法在Cityscapes数据集上训练，在Dark Zurich-val和Nighttime Driving数据集上取得最佳结果。
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