context preservation | BriefGPT

关键词context preservation

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SwapAnything: 个性化视觉编辑中实现任意物体交换
SwapAnything 是一种能够始终保持上下文不变的交换个性化概念的新颖框架，通过目标变量交换和外观适应，实现了精确控制任意对象和部分对象以及对个性化概念的忠实保留，在个性化交换方面取得了显著改进，并且在单个对象、多个对象、部分对象和跨
PDF3 months ago
COLING连接文本和表格世界的事实验证：一种轻量级的基于注意力的模型
FEVEROUS 是一个关注事实提取和验证任务的基准和研究计划，介绍了一个简单但强大的模型，通过利用预训练模型和轻量级注意力机制，高效地利用文本和表格数据之间的潜在连接，从而导致全面可靠的判断预测，并确保原始证据的完整性和真实性不受损害。
PDF3 months ago
ECCVGRNet：用于密集点云补全的格网残差网络
本研究提出了一种名为 GRNet 的新方法，以 3D 网格为中间表示形式，通过保留结构和上下文信息来完善不完整的 3D 点云，并采用新的梯度损失函数来计算预测和真实点云之间的 L1 距离，实验结果表明这种方法在多个基准测试中表现优秀。
PDF4 years ago
AttS2S-VC：具有注意力机制和上下文保留机制的序列到序列语音转换
本研究提出一种基于注意力机制和上下文保留机制的序列到序列学习（Seq2Seq）方法，用于语音转换（VC）任务。该方法稳定加速了训练过程，并且不需要预先对源和目标语音数据进行时间对齐。在实验中，与高斯混合模型（GMM）和循环神经网络（RNN）
PDF6 years ago