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在小波域中的语音扩散模型加速：一种简单高效的方法
我们通过将生成目标定向到小波领域，将自波领域生成模型的训练和推理速度提升一倍，在语音合成任务中实现与原模型相媲美或更高的性能，并且证明了该方法的多功能性。
PDF5 months ago
基于小波的扩散模型在图像恢复中的应用
通过 Wavelet-Based Diffusion Model 和 Efficient Conditional Sampling，本研究提出了一种更加高效的图像恢复方法，其速度可以达到传统方法的 100 倍以上，并在四个基准数据集上实现了
PDFa year ago
基于小波的无监督标签到图像转换
本文提出了一种新的无监督学习范例 (Unsupervised Paradigm for SIS, USIS)，通过使用自监督分割损失和基于整个图像小波的鉴别方法，结合在小波域中的生成器结构，使得语义图像合成 (SIS) 在不需要大量的配对数
PDFa year ago
神经小波扩散用于 3D 形状生成、反转和操作
本文提出了一种基于连续小波嵌入式表示的 3D 形状生成、反演、操纵方法，包括紧凑的小波表示、扩散生成器、细节预测器、编码器等，实现了较为强大的形状生成、反演、操纵能力，优于现有的最新方法。
PDFa year ago
ECCV图解图像分类器
CartoonX 是一种新颖的模型无关的解释方法，针对图像分类器，基于率失真解释（RDE）框架，它通过要求其解释在小波域中是稀疏的来提取图像的相关平滑部分，尤其适用于分类错误问题，并且实现更低的失真和更少的系数。
PDF3 years ago
ICML大规模黑箱优化的零阶块坐标下降算法
本研究提出了一种名为 ZO-BCD 的零阶优化算法，可在大规模环境下完成优化问题的求解，并在小迭代计算复杂度下具有较佳的查询复杂度和更小的内存占用，同时将其应用在音频分类器中，实现了在小波域的对抗攻击效果。
PDF3 years ago
基于多层小波的生成对抗网络用于压缩视频感知质量提升
本文提出了一种基于多层小波包变换的生成对抗网络（MW-GAN）方法，旨在增强压缩视频的感知质量，其中运动补偿与小波重构网络被用于恢复高频细节，实验结果表明了该方法的优越性。
PDF4 years ago
NIPS小波域超分辨率下基于团结构的子带联合学习
本研究提出了一种名为 Super-Resolution CliqueNet 的卷积神经网络，它采用小团块组提取特征图，并通过小团块升采样模块重建高分辨率图像，进而提高图像分辨率并在波尔纹域内保留更多边缘细节，实验证明其在超分辨率任务上表现卓
PDF6 years ago
低剂量 X 射线 CT 重建的小波域残差网络 (WavResNet)
本研究提出了一种基于方向小波域下的直接残差学习方法，用于向低剂量 X 射线 CT 图像中恢复细节纹理，并在实验证明该方法相较于之前的工作具有显著的性能改进。
PDF7 years ago