Компьютерная наука > Компютерное видение и распознавание структуры [представлено 5 сентября 2026 года] Название: Depth-to Image Syning-Driven Generationive Unglished Defth Withload View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Руководящие методы завершения глубины в значительной степени зависят от качества и соответствия RGB, тогда как неуправляемые зачастую страдают ограниченной точностью изза отсутствия четких визуальных сигналов. В настоящем документе мы представляем " Deft-to Image Synglish-Driven Generationive Un guided Depth Leaching (GUDC), новую парадигму завершения работы, которая новаторски увязывает 2D генеративные модели с неконтролируемым завершением глубины, что позволяет сделать вывод о глубине семантики без реальных входных данных RGB. Наша ключевая идея - использовать мощную способность ControlNet к образованию при условии глубины, чтобы синтезировать псевдоизображения непосредственно из малой глубины и эффективно преобразовывать оригинальную неуправляемую настройку в семантику. Для решения проблемы возможной несогласованности изображений, вызванной глубинной спаржи, мы предлагаем многоуровневую стратегию перегонки данных от плотного до прослойочного отображения для тщательной настройки системы ControlNet, в рамках которой глубочная углубленная характеристика служит учительским сигналом для дистиллирования последовательных структурных представлений для небольших глубинных вводов. Кроме того, во время завершения работы над псевдоизображения мы предлагаем…
Завершение процесса синтеза с использованием метода " Driven engingive Unlined Gloth
arXiv: 2609.06007v1 Annuales Type: New Humanitary: Geoded Debt flooring Methodologies в значительной степени зависит от качества и соответствия RGB, тогда как неуправляемые часто страдают ограниченной точностью из-за отсутствия четких визуальных сигналов. В настоящем документе мы представляем " Deft-to Image Synglish-Driven Generationive Un guided Depth Leaching (GUDC), новую парадигму завершения работы, которая новаторски увязывает 2D генеративные модели с неконтролируемым завершением глубины, что позволяет сделать вывод о глубине семантики без реальных входных данных RGB. Наша ключевая идея - использовать мощную способность ControlNet к образованию при условии глубины, чтобы синтезировать псевдоизображения непосредственно из малой глубины и эффективно преобразовывать оригинальную неуправляемую настройку в семантику. Для решения проблемы возможной несогласованности изображений, вызванной глубинной спэрсити, мы предлагаем многоуровневую стратегию дистилляции гидро-спарза для тщательной настройки системы ControlNet, в рамках которой плотно углубленные элементы служат учительскими сигналами для дистиллирования последовательной структуры.