image inversion | BriefGPT - AI 论文速递

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SwinStyleformer 是图像反转的理想选择
SwinStyleformer 是首个纯 Transformer 结构反演网络，通过处理长程依赖和学习对象的全局结构来弥补 CNN 反演框架的不足。我们将 Swin Transformer 作为 SwinStyleformer 的骨干，并设
PDF17 days ago
文本到图像矫正流作为即插即用的先验
大规模扩散模型在生成任务中取得了显著的性能。矫正流是一种新的生成模型类别，在各个领域展现出了优越的性能。通过理论和实验证据，我们展示了基于矫正流的方法与扩散模型具有相似的功能，可以作为有效的先验。此外，基于矫正流的先验方法在图像反转方面表现
PDFa month ago
去噪正则化：贝叶斯模型与拉普拉斯 - 吉布斯采样
该论文介绍了一种贝叶斯框架图像反演方法，通过导出一种与正则化去噪（RED）范式相对应的概率模型实现。同时，还实现了一种针对得到的后验分布进行采样的蒙特卡罗算法，其基于渐近精确的数据增广（AXDA）。该算法是分裂吉布斯采样（SGS）的近似实例
PDF5 months ago
使用 StyleGAN 对图像编辑进行残差变形
提出一种新颖的图像反转架构，该架构提取高速率的潜在特征，并包含流估计模块来对这些特征进行编辑。实验证明，该方法在图像输入的逼真度和编辑质量上都取得了显著的改善。
PDF7 months ago