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太阳合成成像：在 SDO/AIA 数据上引入去噪扩散概率模型
利用生成深度学习模型 DDPM 合成太阳现象的图像，以解决太阳活动预测的数据稀缺问题，并展示了在生成逼真太阳图像方面的有希望的结果，强调 DDPM 在太阳数据分析和预测方面的潜力，以及在其他深度学习和物理任务中的应用探索。
PDF3 months ago
对抗去噪扩散模型用于无监督异常检测
本文提出了基于敌对去噪扩散模型（ADDM）的研究。ADDM 基于去噪扩散概率模型（DDPM），并通过敌对学习进行互补训练。实验结果表明，ADDM 在无监督 MRI 图像异常检测上表现优于现有的基于生成模型的无监督异常检测方法。
PDF7 months ago
ShipGen：多目标和约束的参数化船体生成的扩散模型
利用参数扩散模型和性能引导，生成的参数化船体设计可以显著减少设计时间，提高船体性能，降低运营成本。
PDF8 months ago
WiGenAI: 无线通信与生成式人工智能的交融：扩散模型的交响乐
使用生成式人工智能 (generative AI)、扩散模型 (diffusion models) 和去噪扩散概率模型 (DDPM) 研究了其在无线通信系统中的应用，并提出了具有鲁棒性的 AI 原生通信系统的发展方向与开放问题。
PDF9 months ago
半隐式去噪扩散模型（SIDDM）
通过匹配隐式和显式因素，我们提出了一种新的方法，以解决生成模型中的采样难题，该方法利用隐式模型匹配噪声数据的边缘分布和前向扩散的显式条件分布，以有效地匹配联合降噪分布，并获得与扩散模型相当的生成性能和比采样步骤少的模型相比更好的结果。
PDFa year ago
使用扩散概率模型进行深超声波降噪
本研究提出了一种基于 DDPM 的无监督去噪方法，可改善超声图像的质量并保留散斑纹理特征，在泛化对比噪声比和噪声峰值信噪比方面优于以往方法。
PDFa year ago
借助基于 Glyph 条件去噪扩散概率模型生成的训练样本改进手写 OCR
提出一种 DDPM 概率模型用于生成手写体图像样本，并引入渐进式数据过滤策略，可将 OCR 模型在 IAM 基准任务上的错误率相对降低 45%。
PDFa year ago
Calliffusion：使用扩散模型实现的汉字书法生成和风格转移
本文提出了 Calliffusion 系统，采用扩散模型生成高质量的中文书法，实现了五种不同字形和著名书法家风格模拟，实验证明，模型生成的书法难以与真实艺术品区分，并使用 LoRA 进行单张迁移学习，将中文书法艺术风格转移到未知字符、甚至英
PDFa year ago
扰动与回声：利用扩散模型生成合成超声图像用于真实图像分割
本文提出了一种通过心脏超声语义标签图引导的去噪扩散概率模型（DDPMs）生成合成图像的新型流程，展示了这些合成图像可以作为医学影像分析任务的深度学习模型训练中真实数据的可行替代品，包括图像分割，并在未见实际数据的数据集上进行了评估，与现有技
PDFa year ago
改进降噪扩散概率模型
通过对 DDPM 模型进行简单修改，可以在保持高质量样本的同时达到具有竞争力的对数似然值，并学习反向扩散过程的方差，从而使用数量级更少的正向传递采样。使用精度和召回率比较 DDPM 和 GAN 模型的性能，并证明这些模型的样本质量和似然值可
PDF3 years ago