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通过扩散模型进行手术三元组识别
在本文中，我们提出了 DiffTriplet，一种利用扩散模型的新的生成性手术三元组识别框架，通过迭代去噪来预测手术三元组。我们的 Diffusion 框架提出了两种独特的设计来解决三元组关联的挑战，即关联学习和关联引导。实验证明，我们的方
PDF13 days ago
学习注视感知组合生成对抗网络
提出了一种利用有限标记数据集生成注释面部图像的生成框架，并将该模型转移到无标记的数据域，以利用其提供的多样性，进而有效地生成符合眼神估计深度神经网络训练的内部领域图像增强和跨领域增强。
PDFa month ago
PropEn 引导的隐式设计：匹配数据以跟随梯度
通过匹配每个样本与一个具有更好属性值的相似样本，我们提出了一个新的 PropEn 框架，用于在有限数据和复杂景观下进行领域不可知的生成框架，以实现属性增强和有效的设计优化。通过玩具问题和科学应用的广泛评估，包括治疗蛋白质设计和翼型优化，证明
PDFa month ago
基于神经符号嵌入的自回归生成短且高效特征选取
本研究通过神经符号化的视角提出了一个新颖的生成框架，旨在通过学习有效特征子集来改进下游模型的性能，并且提出了一个基于编码器 - 解码器 - 评估器学习范式，在连续嵌入空间中保留特征选择的智能进行高效搜索。综合实验证实了该框架的有效性。
PDF2 months ago
NAF-DPM: 一个用于文档增强的非线性无激活扩散概率模型
提出一种基于扩散概率模型 (DPM) 的新型生成框架 NAF-DPM，用于恢复被损坏文档的原始质量。通过引入高效无线激活的网络和快速求解常微分方程的采样器，减少了 DPM 的推断时间。实验证明，该方法在像素级和感知相似度度量方面达到了最先进
PDF3 months ago
GenEARL: 一个无需训练的多模态事件论元角色标注生成框架
在本文中，我们提出了 GenEARL，一种无需训练的生成框架，利用现代生成模型的能力来理解与图像背景相关的事件任务描述以执行 EARL 任务。该框架在 M2E2 和 SwiG 数据集上将对比预训练（CLIP）基准结果分别提高了 9.4％和
PDF3 months ago
CVPR不要深入黑暗：众多图像修复的潜在代码
大掩蔽众生成图像修复方法，基于离散潜变量的生成框架，通过仅在图像可见位置执行计算的方式来学习潜在先验，利用限制性部分编码器预测每个可见块的令牌标签，双向转换器通过仅查看这些令牌推断缺失的标签，专用合成网络将令牌与部分图像先验相耦合，即使在极
PDF3 months ago
加速扩散模型的训练：一种一致性现象的启示
扩散模型在近年来引起了广泛关注，然而其高计算成本限制了实际应用，本文通过研究发现了扩散模型的稳定性，并提出了两种训练加速策略，即课程学习的时间步骤调度和动量衰减策略。实验结果表明，这些策略可以显著减少训练时间并提高生成图像的质量。
PDF4 months ago
将自己置身于你的位置：解除来自非中心视频的以自我为中心的视角
研究探讨外心 - 内心跨视角转换，提出一种名为 Exo2Ego 的生成框架，将转换过程分解为高层次结构转换和基于扩散的像素级幻觉，为未来进一步的发展提供了一个综合的外心 - 内心跨视角转换基准，并通过实验证实了 Exo2Ego 在生成仿真质
PDF4 months ago
基于知识强化的生成模型改进分子生成与药物发现
通过建立一个名为 K-DReAM 的知识增强生成模型的框架，该研究提出了一个创新方法，以填补生成模型与广泛生物医学知识之间的差距，利用知识图谱的语义信息引导扩散模型，并结合生成模型的功能扩展，从而产生具有特定特征且具备有效性和可合成性的新药
PDF5 months ago
SudokuSens: 基于生成方法提升物联网感知应用的深度学习鲁棒性
SudokuSens 是一个用于 IoT 应用中机器学习训练数据的生成框架，通过生成合成数据来模拟实际传感器数据收集过程中未遇到的实验配置，以提高深度学习模型的鲁棒性，适用于数据收集代价昂贵的 IoT 应用。
PDF5 months ago
基于扩散的光场合成
通过仅使用单个 RGB 图像作为输入，LFdiff 采用基于扩散的生成框架针对光场合成进行设计，利用单目深度估计网络估计视差并结合新颖的条件方案和面向光场数据的噪声估计网络。实验结果表明，LFdiff 在综合光场合成方面具有卓越表现，并且生
PDF5 months ago
AAAI利用大型语言模型的生成式多模态知识检索
我们提出了一种创新的端到端生成框架，用于多模态知识检索，通过利用大型语言模型 (LLMs) 作为虚拟知识库，使用对象感知的前缀调优技术来指导多粒度视觉学习，将多粒度视觉特征对齐到 LLM 的文本特征空间中，通过统一格式的指令数据构建模型训练
PDF6 months ago
InsActor: 指令驱动的基于物理的角色
利用最新的基于扩散的人体运动模型，InsActor 提供了一种原则性的生成框架，可以根据高级人类指令生成基于物理的角色的动画，通过使用扩散策略进行灵活的条件化运动规划，以捕捉高级人类指令和角色动作之间的复杂关系，并在一个紧凑的潜在空间中发现
PDF6 months ago
贝叶斯条件扩散模型用于多功能时空湍流生成
我们介绍了一种基于概率扩散模型的新型生成框架，用于多样化生成时空湍流。我们的方法在贝叶斯框架内统一了无条件和条件抽样策略，并能适应各种条件情景，包括指定条件与生成的非稳定流动结果之间具有直接可微分链接的情况以及缺乏明确相关性的情况。我们的方
PDF8 months ago
基於大型語言模型的無人系統知識庫問答的上下文學習
基于知识库的问答（KBQA）旨在根据知识库来回答事实性问题。本研究针对无人系统中的知识图推理问答的 CCKS2023 竞赛，在 ChatGPT 和 GPT-3 等大型语言模型在许多问答任务中取得的最近成功的启发下，提出了基于 ChatGPT
PDF8 months ago
通过 Koopman VAEs 对规律和非规律时间序列数据的生成建模
基于 Koopman VAE 的新型生成框架，能够优化正常和不规则的时间序列数据，通过引入领域知识和动力系统理论工具，KVAE 在合成和真实时间序列生成基准测试中优于当前的 GAN 和 VAE 方法，并学习出更好地逼近实际分布的概率密度函数
PDF9 months ago
基于双级流的可追溯城市规划生成建模
智能化城市规划中的关键因素：自动化规划技术的双阶段城市流框架，通过信息融合模块将功能区之间的关系融合，以生成基于给定背景和人类指导的功能区，并进一步融合不同方面的信息，得到相应的土地利用配置。
PDF9 months ago
KDDHAVE-Net: 基于虚拟的音频 - 视觉嵌入的少样本分类方法
提出了一个新颖的少样本生成框架，Hallucinated Audio-Visual Embeddings-Network (HAVE-Net)，用于远程感知数据中音频和视觉模态的元训练和分类，在 ADVANCE 和 AudioSetZSL
PDF9 months ago
ICML概率主成分分析的双重表述
本文通过在希尔伯特空间中表征概率主成分分析并展示了其最优解的对偶空间表示，从而发展了一种基于核方法的生成性框架，并展示了该方法如何包含核主成分分析，并用一个玩具数据集和一个实际数据集进行了说明。
PDFa year ago