本发明涉及计算机应用,尤其涉及一种面向隐私保护的扩散模型驱动的无监督域泛化方法。 背景技术: 1、联邦学习是一种分布式学习范式,使多个参与者能够协作训练机器学习模型,而无需共享本地数据,从而保护他们的数据隐私并减少通信开销。然而,联邦学习也面临着一些挑战。不同的参与者可能有不同的数据特征、标签或质量,这...
域泛化是计算机视觉领域中一个重要且具有挑战性的问题,该问题源于现实场景中的数据分布偏移.在实际应用中,通常会遇到训练数据和测试数据来自不同的数据域的情况,这种数据分布的差异会导致测试时准确率下降.因此,提出了一种基于隐空间数据增广的域泛化方法,与传统图像级数据增广方法不同,该方法在隐空间中引入扩散模型,...
目前基于扩散模型的方法,如新视角合成或 2D 到 3D 的转换,虽然有所尝试,但依然受到训练数据泛化能力、生成图像质量以及运行时间过长等问题的限制。 针对这一问题,研究员们开发了一种名为 Diff3DEdit 的创新方法。该方法无需进行微调和额外的训练,巧妙地利用了预训练的图像扩散模型所提供的先验知识,以实现单图像的...