7、Diff-Plugin: Revitalizing Details for Diffusion-based Low-level Tasks 在大规模数据集上训练的扩散模型取得显著进展。然而,由于扩散过程中的随机性,它们经常难以处理需要保留细节的不同低层次任务。为克服这个限制,提出一个新的Diff-Plugin框架,使单个预训练的扩散模型能够在各种低层次任务中生成高保真度的结果。
用AIGC扩散模型diffusion来解决图像low-level任务的思路 1、Arbitrary-Scale Image Generation and Upsampling using Latent Diffusion Model and Implicit Neural Decoder 超分辨率(SR)和图像生成是计算机视觉中重要的任务,在现实应用中得到广泛采用。然而,大多数现有方法仅在固定放大倍数下生成图像,并且容易出现过平滑和伪影...
涨点!Diff-Plugin:一种新的插件框架,可以使单个预训练的扩散模型在各种low-level任务中生成高保真结果,在 8 项low-level视觉任务(去雨/去模糊/去雾/去雪/去摩尔纹/暗光增强等)上验证了有效性和稳定性,代码刚…
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cvpr2024论文多目标跟踪 多目标跟踪技术 多目标跟踪介绍的比较经典,理解也很深刻 Multi-Object Tracking 目前参与的一个项目是『足球事件检索』。事件是一个 high-level 概念,需要基于一些 low-level 信息来做。后者主要就是一些图像处理的东西了。两个 level 之间,会有一些中间层的信息,比如足球的走向。根据师兄的...
底层视觉（Low-level vision），在 CVPR 2024 主题排名第 5 位，一共 131 篇。6. 识别：分类、检测、检索 传统的识别检测、分割（Recognition: Categorization, detection, retrieval）等基础任务论文数量相对减少，但仍是研究重点，在 CVPR 2024 主题排名第 6 位，一共 127 篇。7. 机器人 + AI 2022年10月，...
在图像超分方面，提出了任意尺度的图像生成和超分辨率方法，通过结合潜在扩散模型和隐式神经解码器，实现高效且一致的图像超分辨率，同时保持了图像的质量、多样性和一致性。另一项研究探索了基于图像扩散模型的文本图像恢复，通过引入文本先验和多模态混合模块，实现了对文本结构和外观的精确恢复。零样本文本...
CVPR2024扩散模型方向目录 1、扩散模型改进 2、可控文生图 3、风格迁移 4、人像生成 5、图像超分 6、...
CVPR 2024 | 图像超分、图像恢复汇总!用AIGC扩散模型diffusion来解决图像low-level任务的思路 模型数据性能aigc解决方案 超分辨率(SR)和图像生成是计算机视觉中重要的任务,在现实应用中得到广泛采用。然而,大多数现有方法仅在固定放大倍数下生成图像,并且容易出现过平滑和伪影。此外,在输出图像的多样性和不同尺度下的...