Компьютерные науки > Комплектное видение и распознавание моделей [представлено 21 августа 2025 года (v1), последний пересмотренный вариант 15 сентября 2026 года (эта версия, v2)) Название: CineSchall: Tuning-free Highlopeneration View PDF Government Vision (экспериментальное) резюме: Visual Distribual Models toclusions имеет замечательный прогресс, однако они обычно обучаются при ограниченном разрешении изза отсутствия данных с высоким разрешением и ограниченных ресурсов для расчета, что ограничивает их способность генерировать высокодостоверные изображения или видеоматериалы в более высоких разрешениях. В последнее время были изучены стратегии, не предусматривающие корректировки, с тем чтобы продемонстрировать потенциальное использование моделей предварительного обучения с более высоким разрешением. Однако эти методы по-прежнему склонны производить низкокачественное визуальное содержание с повторяющимися шаблонами. Основное препятствие заключается в неизбежном увеличении объема высокочастотной информации, когда модель генерирует визуальное содержание, превышающее ее разрешение на обучение, что приводит к нежелательному повторению ошибок. В этой работе мы предлагаем " Син Шарлоту &qt; , новую парадигму выводов для создания возможности визуального поколения с более высоким разрешением. Для решения различных вопросов, возникающих в связи с двумя типами архитектур видеогенерации, мы предлагаем специальные варианты для каждого из них. В отличие от существующих базовых…
Синовая шляпа: свободное от закачивания видео
arXiv: 2508.15774v2 Annuales Type: заменить резюме: модели визуального распространения достигают замечательного прогресса, однако они обычно обучаются по ограниченным разрешениям из-за отсутствия данных с высоким разрешением и ограниченных ресурсов для расчета, что ограничивает их способность генерировать высокодостоверные изображения или видеоматериалы при более высоких разрешениях. В последнее время были изучены стратегии, не предусматривающие корректировки, с тем чтобы продемонстрировать потенциальное использование моделей предварительного обучения с более высоким разрешением. Однако эти методы по-прежнему склонны производить низкокачественное визуальное содержание с повторяющимися шаблонами. Основное препятствие заключается в неизбежном увеличении объема высокочастотной информации, когда модель генерирует визуальное содержание, превышающее ее разрешение на обучение, что приводит к нежелательному повторению ошибок. В этой работе мы предлагаем " Син Шарлоту &qt; , новую парадигму выводов для создания возможности визуального поколения с более высоким разрешением. Для решения различных вопросов, возникающих в связи с двумя типами видеоматериалов