Effiziente semantische Bildsynthese durch ein neuartiges bildbasiertes Diffusionsmodell
Ein neuartiges bildbasiertes Diffusionsmodell (IIDM) ermöglicht eine effiziente und effektive semantische Bildsynthese, indem es den Stil der Referenzbilder und die Segmentierungsmasken in einem progressiven Denoising-Prozess berücksichtigt.
Verbesserte Datengenerierung und -wahrnehmung durch die Synergie von generativen und perzeptiven Modellen
Die Studie präsentiert DetDiffusion, ein neuartiges Framework, das die Synergie zwischen generativen und perzeptiven Modellen nutzt, um die Qualität der Bildgenerierung zu verbessern und die Leistung von Objekterkennungsmodellen zu steigern.
Verbesserte Datengenerierung und -wahrnehmung durch die Synergie von generativen und perzeptiven Modellen
Die Studie präsentiert DetDiffusion, ein neuartiges Framework, das die Synergie zwischen generativen und perzeptiven Modellen nutzt, um die Qualität der Bildgenerierung zu verbessern und die Leistung von Objekterkennungsmodellen zu steigern.
Verbesserte Datengenerierung und -wahrnehmung durch die Synergie von generativen und perzeptiven Modellen
Die Studie präsentiert DetDiffusion, ein neuartiges Framework, das die Synergie zwischen generativen und perzeptiven Modellen nutzt, um die Qualität der Bildgenerierung zu verbessern und die Leistung von Objekterkennungsmodellen zu steigern.
Generative Data Augmentation mit Diffusionsmodellen: DreamDA - Effiziente Synthese vielfältiger und realitätsnaher Bilddaten
DreamDA ermöglicht die Synthese hochqualitativer und vielfältiger Bilddaten, die der ursprünglichen Datenverteilung entsprechen, durch Ausnutzung von Diffusionsmodellen. Zusätzlich wird ein neuartiger selbstüberwachter Trainingsprozess eingeführt, um die Konsistenz und Zuverlässigkeit der generierten Pseudolabels sicherzustellen.
Generierung von Luftbildern aus Textbeschreibungen und Beispielbildern ohne 3D-Informationen
HawkI generiert Luftbilder aus Textbeschreibungen und Beispielbildern, ohne zusätzliche 3D- oder Mehrfachansicht-Informationen zu verwenden.
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