Diff-2-in-1: Bridging Generation and Dense Perception through Diffusion Models

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内容提要

本研究提出Diff-2-in-1框架,解决了扩散模型在密集视觉感知任务中的应用不足,优化了多模态生成与视觉感知的结合,显著提升了生成数据的有效性和多样性。

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