Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание шаблонов [представлено 16 октября 2026 года] Название: SCALE: Совершенствование системы свободного визуального моделирования посредством самоконтроля для оценки подсказки PDF HTML (экспериментального) резюме: без классификации (КФГ) имеет важное значение для повышения качества выборки в процессе визуальной подготовки, но на него приходится значительная часть расходов по отбору проб. Существующие подходы, предусматривающие отказ от руководящих указаний, позволяют сократить эти расходы вдвое за счет приблизительного расчета КГФ с помощью единого типового вывода, однако их эффективность ограничивается КГК и наследует ее ограничения. В этом документе мы предлагаем самоспорное руководство, которое контрастирует с предсказанием модели на реальных и самостоятельно созданных образцах для получения прямого, основанного на моделях сигнала, который толкает генерацию к подлинному спектру данных. Интеграция ПКГ в стандартную цель вероятности путем репараметризации дает возможность самоконтролировать для оценки сходства (SCALE) - безуказной учебной основы, которая позволяет получать прогнозы с учетом СКГ в одном переднем проходе. В рамках разработки диффузионных и авторегрессивных моделей в сочетании с условиями класса и текстового моделирования СКАЛС постоянно опережает исходные параметры, не связанные с использованием КФГ, и совершенствуется еще больше, когда они комбинируются с ДПО, демонстрируя тем самым, что саморазрушительный…
СКАЛЕ: совершенствование беспроводного визуального поколения посредством самоконтроля для оценки сходства
arXiv: 2610.23263v1 Вид уведомления: новое резюме: безклассифицирующее руководство (КФГ) имеет важное значение для повышения качества выборки при визуальном производстве, но на него приходится значительная часть расходов по отбору проб. Существующие подходы, предусматривающие отказ от руководящих указаний, позволяют сократить эти расходы вдвое за счет приблизительного расчета КГФ с помощью единого типового вывода, однако их эффективность ограничивается КГК и наследует ее ограничения. В этом документе мы предлагаем самоспорное руководство, которое контрастирует с предсказанием модели на реальных и самостоятельно созданных образцах для получения прямого, основанного на моделях сигнала, который толкает генерацию к подлинному спектру данных. Интеграция ПКГ в стандартную цель вероятности путем репараметризации дает возможность самоконтролировать для оценки сходства (SCALE) - безуказной учебной основы, которая позволяет получать прогнозы с учетом СКГ в одном переднем проходе. С помощью моделей диффузии и авторегрессивной обработки данных, основанных на условных условиях класса и текстово-изображении, SCALE последовательно превосходит показатели CFG-смитация без руководства