通过使用简单的 RGB 相机，提出了一种新颖的深度学习框架，以解决人与机器人交互中的超远距离手势识别问题，该框架在复杂的室内和室外环境中指导一个自主四足机器人的表现优于人类识别的性能。

Nov, 2023

本文介绍了一种新颖的逼真分离数据生成器（RealDGen），该生成器是为了解决现有图像超分辨率技术在复杂实际环境中泛化效果不佳的挑战所设计的。通过精心设计内容和降解提取策略，并将其整合到一种新颖的内容降解分离扩散模型中，从不成对的实际低分辨率和高分辨率图像中创建逼真的低分辨率图像。大量实验证明了 RealDGen 在生成大规模、高质量的配对数据方面的出色表现，模拟了真实世界的降解情况，并显著提升了各种真实世界基准测试中流行的超分辨率模型的性能。

Jun, 2024

通过在物体点云和手部参数空间中操作，我们引入了一个统一的基于扩散的灵巧抓取生成模型 (UGG)，该模型统一了物体、手部和接触点的信息，引入了一种改进接触建模的新颖表示。我们的模型灵活性和质量使得我们能够集成一个轻量级的鉴别器，通过模拟鉴别数据来推动高成功率同时保持高多样性。除了抓取生成，我们的模型还可以根据手部信息生成物体，为对象设计和研究生成模型的感知提供了宝贵的洞察。我们的模型在大规模的 DexGraspNet 数据集上实现了最先进的灵巧抓取，并促进了以人为中心的对象设计，标志着灵巧抓取研究的重要进展。

Nov, 2023

通过使用 Diffusion4D 生成真实的 RGBD 样本，本文提出了一个新的训练流程，在室内 NYU Depth v2 数据集和室外 KITTI 数据集上，通过生成样本丰富的有监督训练流程，相对于合成数据和原始数据，在单目深度估计任务中取得了 (8.2％，11.9％) 和 (8.1％，6.1％) 的 RMSE 降低。

Mar, 2024

本研究提出了一种通过微调预训练的稳定扩散模型生成合成数据集的框架，并用于对象检测模型的训练，研究结果表明，在苹果果园检测中，合成数据训练的对象检测模型的性能与真实世界图像训练得到的基线模型相似，这表明了合成数据生成技术作为深度模型训练的可行替代方法的潜力。

Jun, 2023

本研究引入了 LRDif，这是一个专为嵌入式显示相机（UDC）中的人脸表情识别（FER）而设计的新型扩散框架。LRDif 通过应用深度模型的鲁棒分布映射能力和变形器的空间依赖建模能力，以有效地识别 UDC 图像中的情绪标签，解决了 UDC 环境中噪声和畸变的困扰，并在包括 RAF-DB，KDEF 和 FERPlus 在内的标准 FER 数据集上展示了最先进的性能，突显了其在推动 FER 应用方面的潜力。这项工作不仅解决了 FER 领域中 UDC 挑战的重大差距，而且为未来的研究设定了新的基准。

Feb, 2024

生成式开放式物体检测是一种更通用、实用的问题，本论文提出了一个名为 GenerateU 的简单框架，将物体检测作为一个生成问题，可以以自由形式检测密集物体并生成它们的名称，通过广泛的实验验证了 GenerateU 的强大的零样本检测性能。

Mar, 2024

数据增强在训练深度模型中至关重要，防止其对有限数据过拟合。常见的数据增强方法虽然有效，但最近生成式人工智能的进展，如用于图像生成的扩散模型，使得更复杂的增强技术成为可能，能够生成类似于自然图像的数据。我们引入了 GeNIe，它利用一个以文本提示为条件的扩散模型，将对比的数据点（源类别的图像和目标类别的文本提示）合并起来生成对目标类别具有挑战性的样本。受到最近图像编辑方法的启发，我们限制扩散迭代次数和噪声量。这确保生成的图像保留源图像的低级和上下文特征，可能与目标类别产生冲突。我们的大量实验证明了我们的新型增强方法的有效性，尤其对于只有有限样本的类别有益。

Dec, 2023

通过重新扩张限制性卷积感知域以及引入分散卷积和抑噪无监督引导的方法，无需任何训练或优化，实现了超高分辨率图像生成，并解决了物体重复和不合理结构的问题，表现出卓越的性能。此外，该方法还提示了低分辨率训练模型可以直接用于高分辨率图像生成的可能性，为未来的超高分辨率图像合成研究提供了新的思路。

Oct, 2023

我们建立了视觉感知稳健性的严格基准，通过合成图像进行评估，引入了生成模型作为数据源来合成具有多样化背景、纹理和材料的困难图像，该基准称为 ImageNet-D，实验结果表明 ImageNet-D 对于多种视觉模型都导致了显著的准确率下降。

Mar, 2024