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利用动态推理来开发 Transformer 激活稀疏性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种通过引入动态稀疏注意力机制的 Transformer 模型，对样本指导图像生成进行 fine-level 匹配的方法。该方法在有监督和无监督场景下均可生成视觉上令人满意的图像，并在人物姿势生成、人脸细节合成和图像样式迁移等应用上表现出了显著的优越性。
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关键要点
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引入动态稀疏注意力机制的 Transformer 模型。
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提出了一种对样本指导图像生成进行 fine-level 匹配的方法。
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旨在提升匹配效果与计算效率。
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该方法在有监督和无监督场景下均可生成视觉上令人满意的图像。
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在人物姿势生成、人脸细节合成和图像样式迁移等应用上表现出显著优越性。
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