denoising diffusion model | BriefGPT

关键词denoising diffusion model

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保结构扩散模型的量子态生成
针对量子系统状态的生成建模问题，本文提出了一种基于去噪扩散模型的方法，其关键创新点在于考虑了物理性质中的量子状态约束，通过 Mirror Diffusion Model 和设计出的镜像映射实现了严格保持结构的生成，实验验证了无条件生成和通过
PDF3 months ago
ICLR相机作为光线：通过光线扩散进行姿态估计
基于光线组合的相机姿势的分布式表示以及基于回归和扩散的方法，在 CO3D 数据集上展现了最新的性能，并在未见过的物体类别和野外捕捉中表现出广泛适应性。
PDF4 months ago
离散时间扩散模型的非渐近收敛：新方法和改进速率
去噪扩散模型是一种将噪声转换为数据的强大生成技术，本论文研究了离散时间扩散模型在更大范围的分布上的收敛性保证，并提出了一种加速采样器来提高收敛速度和维度依赖性。
PDF5 months ago
Diff-PCR：基于扩散的点云配准中的双随机矩阵空间对应搜索
利用去噪扩散模型在双随机矩阵空间内预测最优匹配矩阵的搜索梯度，沿着这个梯度迭代地寻找更好的解，以提高点云配准的效果。
PDF6 months ago
基于分层 Transformer 的脑扩散器用于 MCI 因果分析
提出了一种脑扩散器，利用层次化变换器来估计轻度认知障碍（MCI）分析的有效连接；该模型通过堆叠多头注意力和图卷积网络来增强结构 - 功能互补性并提高噪声估计能力，并有效地捕捉大脑区域之间的单向和双向相互作用。
PDF7 months ago
增加与稀疏：用于时间点过程的扩散
在连续时间事件数据的时间点过程（TPP）框架中，自回归神经网络已成为建模连续时间事件数据的标准。为了克服这些限制，我们推导出 ADD-THIN，一种基于整个事件序列的原则性概率去噪扩散模型，它与现有的扩散方法不同，可以自然地处理具有离散和连
PDF8 months ago
因式分解扩散结构用于无监督图像生成与分割
我们发展了一种神经网络架构，以无监督的方式作为去噪扩散模型进行训练，同时学习生成和分割图像。通过去噪扩散目标来推动学习，无需任何注释或有关区域的先验知识进行训练。神经网络的计算瓶颈鼓励去噪网络将输入分成区域，在并行处理中去噪并结合结果。我们
PDF9 months ago
针对高分辨率图像合成的修复去噪扩散模型
我们提出了一种有效的去噪扩散模型，用于生成高分辨率图像 (例如 1024x512)，该模型是在小尺寸图像块 (例如 64x64) 上训练的。我们的算法名为 Patch-DM，其中设计了一种新的特征拼贴策略，以避免合成大尺寸图像时的边界伪影。
PDFa year ago
双向时间扩散模型 —— 用于保持时间连续的人物动画
本文提出了一种通过使用双向时间建模的去噪扩散模型生成与真实人类动画高度相似的方法。
PDFa year ago
DDRF: 遥感图像融合的去噪扩散模型
本篇文章将去噪扩散模型引入图像融合领域，将融合任务作为图像到图像的转换，设计两种不同的条件注入模块，即风格转换调制和小波调制，注入粗粒度风格信息和细粒度高低频信息来生成融合图像，并讨论去噪扩散模型在图像融合中的残差学习和目标函数选择。基于定
PDFa year ago
CVPR隐式扩散模型用于连续超分辨率
本文提出了一种隐式扩散模型 (IDM)，采用神经表示和去噪扩散模型，实现了高保真持续图像超分辨率，其缩放因子在最终输出中调节低分辨率信息和生成的特征的占比，它使模型适应连续分辨率需求，实验验证了 IDM 的有效性和优越表现。
PDFa year ago