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 扩散模型 

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了解扩散模型在领域特定目标检测、图像生成和语言模型等方面的最新研究进展,探索其在数据生成和图像处理中的应用潜力。

低层视觉中的扩散模型:概述

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

这篇综述论文全面地评估了扩散模型技术,并探讨了它们与其他深度生成模型的相关性,建立了理论基础。同时,该论文还总结了扩散模型在医学、遥感和视频等领域应用的情况,提供了常用基准和评估指标的概述,以及针对三个主要任务的扩散模型技术的全面评估。最后,作者指出当前扩散模型的局限性,并提出了未来研究的七个有趣方向。这篇综述论文旨在加深人们对于在低层次视觉任务中的去噪扩散模型领域的全面理解。

这篇综述论文全面评估了扩散模型技术,并探讨了与其他深度生成模型的相关性。总结了扩散模型在医学、遥感和视频等领域的应用情况,并提供了常用基准和评估指标的概述。指出了扩散模型的局限性,并提出了未来研究的七个有趣方向。旨在加深人们对去噪扩散模型领域的理解。

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大型语言模型在扩散模型中的提示编码作用探索

原文约500字,阅读约需2分钟。发表于:

利用新提出的框架,将大型语言模型与文本到图像生成模型灵活地集成在一起,并通过消除固有的位置偏差和增强文本表示能力提高预测性能。

本研究通过与最新的DALLE3集成的T2I模型ChatGPT,重新审视现有的T2I系统,并引入了交互式文本到图像(iT2I)任务。通过引入提示技术和现成的T2I模型,提出了一种简单的方法来增强LLMs在iT2I上的能力。希望本研究能够提升人机交互的用户体验和下一代T2I系统的图像质量。

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图神经反应扩散模型

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

我们提出了一种基于神经反应扩散系统的新型图神经网络(RDGNN),它能够对各种数据类型进行建模,从同质性到异质性,以及时空数据集,并且在理论性能和实际表现上优于现有的方法。

图神经网络(GNNs)在建模关系型数据方面表现出潜力,最近出现了使用连续动态学的GNNs的作品,旨在解决其局限性。本调查全面审查了使用连续动态学视角的研究,介绍了适应GNNs的连续动态学的基本要素和一般框架,并回顾和分类了现有作品。同时总结了解决经典GNNs局限性的方法,并确定了多个开放的研究方向。

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具有最优协方差匹配的扩散模型

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

本文通过使用最近提出的全协方差矩匹配技术,引入了一种学习协方差的新方法,以显著提高采样效率,并展示了该方法如何有效地增强马尔科夫和非马尔科夫扩散模型家族的采样效率。

最新的扩散模型为嘈杂的线性反问题提供了一种无需重新训练的解决方案。通过近似条件抽样的逆扩散过程的条件后验均值,揭示了最新方法对扩散嘈杂图像的干净图像进行高斯近似。提出了一种基于最大似然估计的通用后验协方差优化方法,以改善最新方法。实验结果表明,该方法显著提高了性能和鲁棒性。

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贝叶斯条件扩散模型用于逆问题

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扩散模型在图像重建中表现出优异的性能,提出了一种基于贝叶斯条件技术的扩散模型,通过条件得分函数来解决图像重建中出现的挑战性逆问题,并在图像去混叠、去模糊、超分辨率和修复中展现出最新技术的性能。

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SatDiffMoE: 卫星图像超分辨率的混合估计方法与潜在扩散模型

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通过扩散模型,我们提出了一种名为 SatDiffMoE 的新型融合算法,它可以将任意数量的时序低分辨率卫星图像作为输入,通过融合不同时间点的补充信息,合成具有更多细节的高分辨率重建图像。实验结果表明,与先前的方法相比,我们提出的 SatDiffMoE 方法不仅在各种数据集上实现了卓越的卫星图像超分辨率任务性能,而且具有改进的计算效率和减少的模型参数。

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透过模式插值理解扩散模型中的幻觉

原文约500字,阅读约需2分钟。发表于:

由于扩散模型解码器的不连续损失面导致的中间插值现象,扩散模型在训练集中平滑地插值产生了完全不属于原始训练分布支持范围的样本(即幻觉),我们通过对高斯数据和各种形状的人工数据进行实验,展示了这种幻觉与形状组合生成之间的关联,并提出了一种简单的度量标准来识别幻觉,该度量标准能够在保留 96% 的原始样本的同时去除 95% 以上的幻觉。最后,我们通过在 MNIST 和 2D...

最近的语言模型在生成虚假文本方面存在问题,可能对人造成伤害。研究发现,这是固有的统计原因,与架构和数据质量无关。预训练模型可能需要后期处理以减轻幻觉。不过,预训练不会在引用和算术计算等事实上产生幻觉。

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解释定制扩散模型的权重空间

发表于:

通过创建超过 60,000 个基础模型,我们调查了一系列定制扩散模型的权重空间。这些模型是通过微调基本模型以插入不同人的视觉特征而创建的。我们将这些权重的潜在流形建模为一个子空间,我们称之为权重到权重。通过权重空间,我们展示了三个直接的应用 ——...

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通过多分辨率扩散模型减轻图像生成中的失真

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

该研究提出了一种创新的增强扩散模型的方法,通过整合新颖的多分辨率网络和时间相关的层归一化,以提高高保真图像生成的有效性。

该方法使用预训练的自动编码器、隐式扩散模型和隐式神经解码器实现图像超分辨率和生成新图像。实验结果显示,该方法具有高质量、多样性和尺度一致性,并且在推理速度和内存使用方面优于其他技术。

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