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本列表页提供了关于扩散模型的研究综述,包括适应性潜态、位置轨迹生成、MRI 欠采样重建等应用领域的分析。

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使用分类扩散模型生成合成位置轨迹

运用扩散概率模型 (DPMs) 生成了合成个体位置轨迹 (ILTs),通过连续 DPM 建模联合分布,将连续变量映射到离散空间后,能够生成逼真的 ILPs 轨迹序列。

本研究提出了一种新的框架,利用扩散模型预测未来的道路用户轨迹。该方法在行人和自动驾驶基准数据集上取得了最先进的性能。

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隐私保护的低秩适应性潜态扩散模型

Low-rank adaptation is used to adapt latent diffusion models, but it is vulnerable to membership inference attacks; therefore, a privacy-preserving solution called Stable PrivateLoRA is proposed to mitigate this issue and effectively defend against MI attacks while generating high-quality images.

该研究提出了一种新的LLM服务范例,通过在边缘设备上进行隐私敏感计算并在云端共享计算,实现了数据本地性。核心创新PrivateLoRA通过利用低秩性质实现了超过95%的通信减少,同时提供了与LoRA相媲美的调优性能。这是文献中第一个高效且保护隐私的LLM解决方案。

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通过重叠优化训练类不平衡的扩散模型

使用对比学习方法最小化不同类别合成图像分布之间的重叠,以改善长尾分布数据集中稀有类别的图像合成质量,并证明该方法能够有效处理基于扩散的生成和分类模型中的不平衡数据。

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U$^2$MRPD:基于大规模潜在扩散模型的无监督 MRI 欠采样重建

LLDM 在自然图像上的预训练模型所含的隐性视觉知识可能适用于自然图像和医学图像。通过 U$^2$MRPD 框架,我们验证了这一假设,该框架通过 MRSampler 和 MRAdapter 使 LLDM 适用于复杂数值 MRI 图像的无监督欠采样重建,实现了比监督方法和 MRI 扩散方法更好的性能,并且具有最佳的泛化能力。

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通过视觉分析解释生成扩散模型以实现可解释的决策过程

通过可视化分析和实验结果,我们提出并回答三个研究问题,从可视概念和模型关注的区域的角度解释扩散过程,展示了在扩散过程中输出如何逐渐生成,通过不同时间步骤中的噪声去除程度和与基础可视概念之间的关系强调了可视概念的变化水平,从而为了解扩散机制提供了见解,并为进一步研究提供了奠基。

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一种廉价的扩展方法:用于高分辨率适应的自级联扩散模型

本文提出了一种新颖的自级联扩散模型,通过利用低分辨率模型的丰富知识快速适应高分辨率图像和视频生成,使用无需调优或廉价上采样器调优范例。该自级联扩散模型整合了一系列多尺度上采样器模块,可以有效地适应更高的分辨率,保持原始组合和生成能力。我们进一步提出了一种基于中心引导的噪声重新调度策略,以加快推理过程并提高局部结构细节。与完全微调相比,我们的方法在训练速度上提高了 5 倍,并且仅需要额外的 0.002M 调优参数。广泛的实验表明,我们的方法可以通过仅仅进行 10k 步的微调,快速适应更高分辨率的图像和视频合成,几乎不需要额外的推理时间。

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音频修复的扩散模型

基于扩散模型的音频修复算法在语音增强和音乐修复任务中表现出色,既具有可解释性又具有出色的音质性能。

本文综述了基于扩散模型的图像修复方法,并提出了未来研究的五个潜在方向。

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基于条件去噪扩散模型的射电天文图像重构

使用随机神经网络从粗糙的无线电图像中重建天空模型,实现准确的源定位和通量估计,为高红移下研究星系演化提供关键支持。

该研究提出了一种利用深度学习的联合源信道编码和去噪扩散概率模型来解决噪声无线信道上的图像传输问题的新方案。该方案在重建图像的失真和感知质量方面相比其他方法有显着改进。研究者将公开源代码以促进进一步研究和可重复性。

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预训练扩散模型的极致视频压缩

使用扩散模型的预测能力,在解码器中将多个神经压缩帧转换为连续的视频帧,以实现极端视频压缩,同时考虑感知质量指标,从低比特率下的位每像素(bpp)为 0.02 开始实现视觉上令人满意的重构,结果表明该方案比 H.264 和 H.265 等标准编解码器在低比特率领域具有更好的效果。

该研究使用扩散模型预测能力,实现极端视频压缩。通过将多个神经压缩帧转换为连续的视频帧,从低比特率开始实现视觉上令人满意的重构。结果显示该方案在低比特率领域比H.264和H.265等标准编解码器效果更好。

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