1、DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction 提出一种简单、高效但功能强大的基于条件扩散流程(density visual predictions)的框架。方法采用“噪声到分割图”(noise-to-map)的生成范式进行预测,通过逐步从随机高斯分布中去除噪声来引导图像生成。这种方法称为DDP,无需特定于任务的设计和架构定制,易于推广到大...
1、DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction 提出一种简单、高效但功能强大的基于条件扩散流程(density visual predictions)的框架。方法采用“噪声到分割图”(noise-to-map)的生成范式进行预测,通过逐步从随机高斯分布中去除噪声来引导图像生成。这种方法称为DDP,无需特定于任务的设计和架构定制,易于推广到大...
1、DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction 提出一种简单、高效但功能强大的基于条件扩散流程(density visual predictions)的框架。方法采用“噪声到分割图”(noise-to-map)的生成范式进行预测,通过逐步从随机高斯分布中去除噪声来引导图像生成。这种方法称为DDP,无需特定于任务的设计和架构定制,易于推广到大...
DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction Yuanfeng Ji1∗, Zhe Chen3∗, Enze Xie2†, Lanqing Hong2, Xihui Liu1, Zhaoqiang Liu2, Tong Lu3, Zhenguo Li2, Ping Luo1,4 1The University of Hong Kong 2Huawei Noah's Ark Lab 3Nanjing University 4Shanghai AI Laboratory https:/...
29、Diffusion Model as Representation Learner 扩散概率模型(DPMs)在各种生成任务上展现了令人印象深刻的结果。尽管有着许多潜在的优势,但预训练DPMs的学习表示还没完全被理解。本文对DPMs的表示能力进行深入研究,并提出了一种新的知识迁移方法,该方法利用了生成DPMs获得的知识来进行识别任务。 研究始于对DPMs的特征空间...
We propose a simple, efficient, yet powerful framework for dense visual predictions based on the conditional diffusion pipeline. Our approach follows a “noise-to-map” generative paradigm for prediction by progressively removing noise from a random Gaussian distribution, guided by the image. The meth...
56、DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction 提出一种简单、高效但功能强大的基于条件扩散流程(density visual predictions)的框架。方法采用“噪声到分割图”(noise-to-map)的生成范式进行预测,通过逐步从随机高斯分布中去除噪声来引导图像生成。这种方法称为DDP,无需特定于任务的设计和架构定制,易于推广到大...
29、Diffusion Model as Representation Learner 扩散概率模型(DPMs)在各种生成任务上展现了令人印象深刻的结果。尽管有着许多潜在的优势,但预训练DPMs的学习表示还没完全被理解。本文对DPMs的表示能力进行深入研究,并提出了一种新的知识迁移方法,该方法利用了生成DPMs获得的知识来进行识别任务。 研究始于对DPMs的特征空间...
We presentLotus, a diffusion-based visual foundation model for dense geometry prediction. With minimal training data, Lotus achieves SoTA performance in two key geometry perception tasks, i.e., zero-shot depth and normal estimation. "Avg. Rank" indicates the average ranking across all metrics, wh...
We focus on fine-tuning the Stable Diffusion model, which has demonstrated impressive abilities in modeling image details and high-level semantics. Through our experiments, we have three key insights. Firstly, we demonstrate that for dense prediction tasks, the denoiser of Stable Diffusion can serve...