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基于流的生成模型 - 它们的工作方式以及如何使用
词汇在讨论的其余部分中：noising/正向过程：从时间t = 0到时间t = 0到n（0，i）在时间t = t向前分布：p t = x t生成/向后过程的定律：从n（0，i）从时间t = 0到时间t = t = t = t = t = t = t = t = t。向后分布：q t = p t -t
多模式条件 - 金属有机-frameworks- ...
图1。介绍概述。a。 MOF的SDF表示。负SDF值代表孔隙表面的内部，而正值表示孔隙表面的外部。b。SDF的Noising和denoising过程的图形说明。c。 Moffusion的模型架构。在Moffusion中，使用denoising 3D U-NET用于扩散过程，MOF构造函数用于从生成的SDF构建MOF。vq-vae用于数据压缩和恢复，但是从可视化中省略了它。疗程表现出包括数字，分类和文本数据在内的不同数据方式的条件。
多孔材料的逆向设计：扩散模型...
图 1. 沸石生成扩散过程的图形模型。a，本文开发的扩散模型的沸石结构输入表示。b，沸石生成扩散模型的噪声和去噪过程的图形说明。c，沸石网格的渐进采样过程
扩散模型：教程和调查
扩散模型是基于马尔可夫过程的生成模型家族。在其前进过程中，他们逐渐向数据添加噪声，直到变成完整的噪声为止。在向后过程中，数据逐渐从噪声中逐渐发出。在本教程论文中，充分说明了扩散概率模型（DDPM）。详细简化了其可能性的变异下限，分布的参数和扩散模型的损耗函数。引入了对原始DDPM的一些模型，包括非固定的协方差矩阵，减少梯度噪声，改善噪声时间表以及非标准高斯噪声分布和条件扩散模型。最后，解释了噪声表位于连续域中的随机差异方程（SDE）的连续噪声时间表。
![arxiv：2502.16771v1 [eess.iv] 2025年2月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\39f017d5f5618bd38ea3de3d9c5925317a852706.webp)
arxiv：2502.16771v1 [eess.iv] 2025年2月24日
脑肿瘤延迟标准的预处理工作流程，以进行进一步检查。脑介绍提供了一种可行的，但困难的肿瘤组织加工解决方案，这对于提高诊断和治疗的精度是必不可少的。但是，在捕获脑成像中固有的复杂的非线性潜在表示方面，通常会面临挑战。为了完成高质量的健康脑组织重建，这项工作提出了Diffkan Inpainting，这是一种创新的方法，将扩散模型与Kolmogorov-Arnold Networks架构融为一体。在置换过程中，我们介绍了重新粉刷的方法和肿瘤信息，以生成更高的保真度和更光滑的边缘的图像。定性和定量结果都表明，与最先进的方法相比，我们提出的Diffkan Inpainting Inpaints对Brats数据集更详细和现实的重建。从消融研究中获得的知识为将来的研究提供了见解，以平衡绩效与计算成本。
任何时间图像生成的嵌套扩散过程
扩散模型是生成时期的当前最新模型，它通过将生成过程分解为许多细粒度的排除步骤，从而综合了高质量的图像。尽管其性能良好，但扩散模型在计算上还是需要许多Neu-ral功能评估（NFES）。在这项工作中，我们提出了一种基于扩散的方法，该方法在完成前在任意时间停止时可以生成可行的图像。使用现有的预处理扩散模型，我们表明可以将生成方案重新组成为两个嵌套扩散过程，从而可以快速迭代的迭代细化。在实验和基于稳定的基于扩散的文本对图像生成的实验中，我们在定性和定量上都表明，我们的方法的相互作用质量大大超过了原始扩散模型的质量，而最后一代结果仍然可比。我们说明了嵌套扩散在多种设置中的适用性，包括用于求解逆概率，以及在整个采样过程中允许用户干预，用于快速基于文本的内容创建。1
城市研究在线
生成的扩散事先从现成的扩散生成模型中捕获，最近引起了人们的极大兴趣。但是，已经尝试了几次尝试将扩散模型采用到嘈杂的反问题上，要么无法获得令人满意的结果，要么需要数千个迭代才能实现高质量的重建。在这项工作中，我们提出了一个基于误差和误差校正（DIFFECC）方法的基于扩散的图像恢复。两种策略在后采样过程中收缩恢复误差。首先，我们将现有的基于CNN的方法与扩散模型相结合，以确保从一开始就确定数据的稳定性。第二，为了扩大噪声的误差收缩效应，设计了重新启动采样算法。在误差校正策略中，估计校正想法是在数据项和先前项上提出的。在扩散采样框架内迭代迭代会导致出色的图像生成结果。表明，与基于最先进的采样的分散模型相比，我们的方法可以重建高质量的图像。
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
![arxiv：2501.14524v1 [cs.cv] 2025年1月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ae3199f385bb9244e128b89ac2518dc487540fef.webp)
arxiv：2501.14524v1 [cs.cv] 2025年1月24日
图像生成模型的前几代，包括变异自动编码器[23]和生成广泛的网络[21]，利用砂质层的潜在空间来确定编辑方向[15，21，42]。扩散模型[17，43]基于马尔可夫链的变形过程，并且本质上缺乏单个潜在空间。此外，噪声预测主链要么是差异变压器（DIT）[31]或U-NET [38]，因此两种构造都缺乏明确选择潜在空间。在U-NET主干的背景下 - 本文的重点 - 训练 - 自由编辑的方法，以编辑重点在交换不同的模块上，包括自我和交叉注意模块和H空间，U-NET的Bot-tleneck。然而，u-net中的一个必需元素，有助于长期依赖的传输和梯度传播，是跳过的连接。与现有工作相反，我们专注于前者及其在基于U-NET的扩散模型中的作用。在本文的其余部分中，我们解决以下问题：（i）在U-NET的跳过连接中表示信息以及何处？（ii）它如何影响图像产生？（iii）在DeNoising过程中何时出现此信息？1
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。