Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 16 сентября 2026 года] Название: " Spacely адаптационная инъекция шума в виде PDF HTML (экспериментальный) резюме: отборы проб диффузии с использованием стахастических или детеминистских обновлений, которые представляют собой конечных точек одного семейства, контролируемого дисперсией звукового излучения, которая применяется идентично во всех пространственных точках. Такой единообразный подход не учитывает геометрию естественных изображений: такие высококривущие области, как края и текстуры, где джонуазер является неопределенным, получают выгоду от стохастической корректировки, в то время как гладкие регионы с точными оценками деградируют путем введения шума. В ходе этой работы изучается вопрос о том, требует ли каждый пиксель стохастической коррекции на данном этапе времени и вводит ли он в действие систему пространственно-адаптивного шума (SANI), новую систему отбора проб, которая динамическо корректирует применение шума на основе каждого пикселя. SANI объединяет вероятностный механизм стравливания с производной пространственно-адаптивной вариацией, обеспечивая при этом включение шума именно там, где это необходимо для уточнения сложных элементов и сохранения хорошо сформировавшихся структур. Результаты экспериментов и разъединение аблей показывают, что SANI последовательно улучшает дистанцию фрише в процессе протекания (FID) по сравнению с ванильными пробоотборниками DDPM и DDIM на различных этапах отбора проб,…
Пространственно корректирующий шум
arXiv: 2609.18466v1 Annuate Type: New Brief: Difclusion Pesigners reverning by stechactic (DDPM) или Deterministic (DIM), которые представляют собой конечные точки одного семейства, контролируемого скалярной разницей в уровне шума инъекции, которая применяется одинаково во всех пространственных точках. Такой единообразный подход не учитывает геометрию естественных изображений: такие высококривущие области, как края и текстуры, где джонуазер является неопределенным, получают выгоду от стохастической корректировки, в то время как гладкие регионы с точными оценками деградируют путем введения шума. В ходе этой работы изучается вопрос о том, требует ли каждый пиксель стохастической коррекции на данном этапе времени и вводит ли он в действие систему пространственно-адаптивного шума (SANI), новую систему отбора проб, которая динамическо корректирует применение шума на основе каждого пикселя. SANI интегрирует вероятностный механизм стравливания с производной пространственно-адаптивной вариацией, обеспечивая включение шума именно там, где это необходимо для уточнения сложных характеристик wh