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Recurrent Flow Diffusion for Human Motion Generation
人体动作生成是计算机动画中非常重要的任务，本文提出了一种基于扩散方法的新颖循环扩散模型，通过在扩散过程中对时间维度进行建模，以解决现有方法生成的动作序列不连贯、时长短以及计算开销大的问题。实验证明，该方法在人体动作的时间建模方面取得了与现有
PDF25 days ago
基于文本模态的图像特征提取用于检测基于扩散的深度伪造
通过传统图像编码器提取的特征分析发现，无论是低级特征还是高级特征都对于识别不同扩散方法制作的 DeepFake 图像具有独特的优势。受到这一发现的启发，我们旨在开发一种有效的表示方法，以捕捉低级和高级特征来检测基于扩散的 DeepFakes
PDFa month ago
基于扩散的图生成方法
对扩散方法在图生成方面的最新应用进行了全面综述，包括扩散概率模型、基于得分的生成模型和随机微分方程三种主要范式，指出了当前研究的一些局限性和未来的研究方向。
PDF5 months ago
DDGM: 基于扩散去噪的梯度最小化求解反问题
该论文提出了一种基于梯度下降与降噪相结合的噪声重建方法，可以高精度地重建电子显微学的层析成像问题，结果表明相对于传统方法和更复杂的扩散方法，该方法具有更高的精度和更快的计算速度。
PDFa year ago
使用扩散器混合进行场景构图和高分辨率图像生成
本文介绍了一种建立在现有扩散模型之上的算法 ——Diffusers 混合器，它能够在不同区域之间协调多个扩散过程来控制图像组合，从而提供更细致的组合控制方式。
PDFa year ago