深圳市犀照网络科技推出的Transfusion AI室内设计AI平台，整合设计资源，支持设计师全流程服务，提高工作效率，减少重复劳动。
本文介绍了一种名为Transfusion的多模态模型训练方法，可以在离散和连续数据上进行训练。通过训练单个模型来预测离散文本token和扩散连续图像，实现了两种模态的完全集成。实验结果表明，Transfusion的扩展能力优于其他方法，并且可以生成与扩散模型和语言模型相媲美的图像和文本。该方法在基准测试中表现优秀，是一种有前途的多模态模型训练方法。
在高维回归环境中，提出了一种具有新型融合正则化器的两步法，提高对目标任务的学习性能，并提供了目标模型估计误差的非渐近界限，表明方法对协变量转变的鲁棒性。方法扩展到分布式环境，允许预训练和微调策略，仅需一轮通信，保持了集中式版本的估计率。数值测试验证了理论，突出了方法对协变量转变的鲁棒性。
TransFusion是一种基于扩散的3D人体动作预测模型，使用Transformer作为骨干，并通过长跳连接和离散余弦变换来改善性能。通过实验验证了该模型的有效性。
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