Компьютерная наука > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 15 сентября 2025 года (v1), последний раз пересмотрен 8 октября 2026 года (эта версия, v2)) Название: IS-Diff: Совершенствование обработки на основе диффузии с лучшим первоначальным видом семян PDF HTML (экспериментальное) резюме: модели Difsution показали многообещающие результаты в бесплатной краске. Недавние исследования на основе усовершенствованных дисперсионных пробоотборников или новых архитектурных проектов позволили получить реалистичные результаты и добиться высокой согласованности данных. Вместе с тем в процессе распространения ванильных семян (шум) могут быть использованы несовпадающие семантические данные в замаскированных районах, что может привести к предвзятым результатам инкрашивания, например низкой последовательности и низкого уровня согласованности с другими незамысловатыми районами. Для решения этой проблемы мы предлагаем использовать модель предварительного обогащения семян (MIS-Diff) в качестве полностью свободного от обучения подхода, включающего распределительные гармоничные семена для получения гармоничных результатов. В частности, IS-Diff использует первоначальные семена, отобранные из незамаскированных районов, для того чтобы подобрать скрытый способ распространения данных и тем самым определить перспективное направление процедуры распространения. Кроме того, предлагается динамический механизм выборочной доработки для выявления серьезных несогласованных покрасок в…
IS-Diff: Совершенствование работы по перекрашиванию на основе диффузии с использованием более совершенного первоначального семенного материала
arXiv: 25009.11638v2 Annuales Type: заменить резюме: модели диффузии показали многообещающие результаты в бесплатной краске формы. Недавние исследования на основе усовершенствованных дисперсионных пробоотборников или новых архитектурных проектов позволили получить реалистичные результаты и добиться высокой согласованности данных. Вместе с тем в процессе распространения ванильных семян (шум) могут быть использованы несовпадающие семантические данные в замаскированных районах, что может привести к предвзятым результатам инкрашивания, например низкой последовательности и низкого уровня согласованности с другими незамысловатыми районами. Для решения этой проблемы мы предлагаем использовать модель предварительного обогащения семян (MIS-Diff) в качестве полностью свободного от обучения подхода, включающего распределительные гармоничные семена для получения гармоничных результатов. В частности, IS-Diff использует первоначальные семена, отобранные из незамаскированных районов, для того чтобы подобрать скрытый способ распространения данных и тем самым определить перспективное направление процедуры распространения. Кроме того, предлагается создать динамичный механизм выборочной доработки для выявления серьезных несогласованных покрасок в