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Scaling Properties of Diffusion Models in Perception Tasks
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内容提要
本研究探讨了扩散模型在生成和视觉感知任务中的应用，提出了一种将深度估计、光流和分割统一为图像转换的高效训练技术。结果表明，该模型在数据和计算资源较少的情况下，性能与先进方法相当。
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关键要点
- 本研究探讨了扩散模型在生成和视觉感知任务中的应用。
- 提出了一种将深度估计、光流和分割统一为图像转换的高效训练技术。
- 研究结果表明，该模型在数据和计算资源较少的情况下，性能与先进方法相当。
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