mask optimization | BriefGPT

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ICMLILILT：逆向光刻技术的隐式学习
该论文提出了一种隐式学习的 ILILT 框架，利用隐式层学习方法和光刻条件输入，以获取高质量的优化掩模，从而大幅提高效率和质量。
PDF2 months ago
基于修复驱动的遮罩优化方法用于物体去除
本文提出了一种优化遮罩的方法，通过图像修复来提高对象去除的质量。通过使用分割提取的对象遮罩来训练修复网络，并在推断步骤中使用这些遮罩，解决了训练和推断图像之间的域差异问题。此外，通过连接分割网络和修复网络进行端到端训练，以改进修复性能，并通
PDF3 months ago
反向曝光实验物理驱动的深度神经水平集掩膜优化
基于水平集的逆向光刻技术在深度学习框架内实现掩膜优化，显著提高印刷性能，减少计算时间，为逆向光刻领域提供了一种高效的解决方案。
PDFa year ago
针对特定任务的 MRI 欠采样重建的约束概率掩模学习
本文提出了一种名为 ProM 的方法，该方法可用于直接学习 MRI 下采样掩蔽模式。通过在 MRI 数据集上进行的实验，该方法显示出优越性能，可创建最大化下游任务性能的下采样掩蔽，并具有比现有方法更多的使命和域特定的模式。
PDFa year ago
DevelSet：基于深度神经水平集的即时掩模优化
本文提出了 DevelSet 框架，它是一种 GPU 加速的、基于深度神经网络的水平集 OPC 框架，可用于金属层的光刻，相比于现有技术，在适性和运行时间方面有显著提升。
PDFa year ago
基于卷积傅里叶神经算子和光刻指导自训练的大规模掩模优化
本文提出了一种能够通过学习版图瓦片依赖性来实现无需传统工具干预的无缝大规模光刻版优化的卷积傅里叶神经操作器（CFNO），并通过训练机器学习模型发现了光刻引导的自学习（LGST）的可能性，实现了迭代模型和数据集更新，加快了优化速度，并优于同类
PDF2 years ago