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event skeleton generation
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事件骨架生成的扩散模型
通过引入嵌入和舍入技术及自定义基于边缘的损失函数,将离散事件图形转换为可学习的潜在表示,并提出去噪训练过程来维持模型鲁棒性,我们提出了一种新颖的扩散事件图模型(DEGM),该模型能保证在模式生成过程中逐步优化的潜在表示中进行错误修正,实验结
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