korshunov.ai
Русский
Image generation Страница 1 / 3
arxiv arXiv cs.AI · 8 д назад

STAR: SpatioTemporal Adaptive Reward Allocation для генерации текста-в-изображение в RL после обучения

STAR вводит метод распределения вознаграждения в пространственно-временной области для генерации текста-в-изображение, используя карты внимания для динамического присвоения преимуществ на шагах дезактивации. Оно улучшает семантическую синхронизацию, отображение текста и оптимизацию предпочтений в Stable Diffusion 3.5 Medium, достигая 0.9759, 0.9757 и 23.60 на GenEval, OCR и PickScore соответственно.
arxiv arXiv cs.AI · 8 д назад

Модели Вольтерры вводят дробную шум для генерации на основе счёта

Модели Вольтерры предлагают непрерывный временной фрейм на основе счёта, используя дробные ядра для введения шума, зависящего от пути, избегая памяти-независимого шумирования в традиционных моделях диффузии. Подход использует конечномерные марковские подъемы и демонстрирует улучшенную генерацию на MNIST и CIFAR-10, при этом мостовой сэмплер повышает стабильность для более крупных моделей.
arxiv arXiv cs.AI · 8 д назад

ReAge3D: Реалистичное 3D-преобразование возраста лиц с сохранением видов

ReAge3D представляет рамку для реалистичного и сохраняющего идентичность 3D преобразования возраста лиц. Оно использует 2D модель диффузии и центр-на-внешнюю редактирование для обеспечения согласованности во всех видах, сохраняя мелкие детали, связанные с возрастом, через маскированную диффузию и реконструкцию вида.
media r/LocalLLaMA · 9 д назад

Еще ли квантованные модели генерации изображений находятся в стадии разработки?

Пользователи отмечают непостоянные результаты при использовании квантованных моделей для генерации изображений, при этом SD 1.5 работает хорошо, а SDXL — нет. Несмотря на успешное преобразование и квантование с помощью инструментов, таких как convert.py и llama-quantize, некоторые пользователи получают плохие результаты, в то время как другие — нет, что вызывает вопросы относительно текущего состояния и надежности технологии квантованной генерации изображений.
arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

МЕНЬШЕ — БОЛЬШЕ: Адаптивная выборка для моделей диффузионного языка

LESS представляет адаптивный сэмплер, не требующий обучения и универсальный по отношению к моделям, который снижает количество шагов обратного удаления шума на 72,1% по сравнению с фиксированным бюджетом декодирования. Он обеспечивает более высокую точность, чем существующие сэмплеры без обучения, и снижает вычислительные затраты и задержку в инференсе за счёт правил взаимной стабильности, которые гарантируют привязку токенов только тогда, когда предсказания являются уверенным, согласованным и стабильным.
arxiv arXiv cs.AI · 9 д назад

ActiveSAM: Быстрый и точный анализ семантической сегментации с открытым словарем

ActiveSAM — это рамка без обучения и с нулевым обучением, которая улучшает SAM 3 для семантической сегментации с открытым словарем, определяя активный набор классов, зависящий от изображения. Оно улучшает баланс между скоростью и точностью, превосходя SegEarth-OV3 на +1,4 mIoU в среднем и работает до 5,5 раз быстрее на датасетах с большим словарем, при этом демонстрируя сильную устойчивость при искажении изображений.
arxiv arXiv cs.AI · 9 д назад

Фаза в нейронных представлениях: внутренний тест Оппенгейма-Лима

Классификаторы изображений, такие как PRISM2D, GFNet и ViT-B/16, показывают, что фаза, а не модуль, определяет предсказания в скрытых слоях. ResNet-50 раскрывает скрытый код знака в поздних блоках, что указывает на то, что идентичность фазы/знака существует во всех архитектурах, хотя она выражается по-разному из-за механизмов активации и выдачи.
arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

Гибридная конволюционная VAE для криптовалютных поверхностей волатильности

Конволюционный вариационный автоэнкодер, обученный на 6034 поверхностях опционов Binance для BTC и ETH, достигает ошибки в 0,94-1,56 волатильных пунктов при маскировке от 10% до 50%. Гибридный предиктор снижает ошибку с 7,00 до 0,83 волатильных пунктов при маскировке на 50%, превосходя параметрическую перестройку в структурированных пустотах и обнаруживая аномальные рыночные события без надзора.
arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

ActiveSAM: Быстрый и точный открытие-словарный сегментация

ActiveSAM — это рамка без обучения, нулевого шаблона, которая улучшает SAM 3 для открытие-словарного семантического сегментирования за счет определения активного класса, зависящего от изображения. Оно улучшает компромисс между скоростью и точностью, превосходя SegEarth-OV3 на +1,4 mIoU в среднем и работает на 5,5 раз быстрее на больших словарях, при этом обладая сильной устойчивостью к искажениям изображений.
arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

Фаза в нейронных представлениях: внутренний тест Оппенгейма-Лима

Классификаторы изображений, такие как PRISM2D, GFNet и ViT-B/16, показывают, что фаза, а не модуль, определяет предсказания в скрытых слоях. ResNet-50 выявляет скрытый код знака в поздних блоках, что указывает на существование идентичности фазы/знака во всех архитектурах, хотя она выражается по-разному из-за механизмов активации и выдачи результатов.