语义分割 diffusion model语义分割(semantic segmentation)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它的主要目标是将图像中的每个像素划分到对应的语义类别中。在语义分割任务中,我们需要同时实现像素级别的分类和定位,使得每个像素都能被准确地分配到相应的类别中。语义分割在许多实际应用中发挥着重要作用,比如自动驾驶、医学...
论文官方githubgithub.com/yandex-research/ddpm-segmentation 这是我找到的近年第一篇甚至是唯一一篇在顶会上发布的有关于“Diffusion Model+representation learning”相关的文章。调研的其他会议ICLR2022、ICML2022、ECCV2022的diffusion相关内容可以参考我之前的文章: ICML 2022 Diffusion Model 个人总结 - 知乎 (zhihu...
Decoder Denoising Pretraining for Semantic Segmentation. Diffusion models as plug-and-play priors Video Generation Flexible Diffusion Modeling of Long Videos Video diffusion models Diffusion probabilistic modeling for video generation MotionDiffuse: Text-Driven Human Motion Generation with Diffusion Model. Cros...
RS-Dseg: semantic segmentation of high-resolution remote sensing images based on a diffusion model component with unsupervised pretrainingDiffusion modelsMultiscalePretrainingAttention mechanismSemantic segmentationSemantic segmentation plays a crucial role in interpreting remote sensing images, especially in high...
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...
The paper investigates the representations learned by the state-of-the-art DDPMs and shows that they capture high-level semantic information valuable for downstream vision tasks. We design a simple semantic segmentation approach that exploits these representations and outperforms the alternatives in the...
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...
28、CosmicMan: A Text-to-Image Foundation Model for Humans 提出CosmicMan,一种用于生成高保真人体图像的文本到图像基础模型。与当前困在人体图像质量和文本-图像不对齐困境中的通用基础模型不同,CosmicMan能够生成具有细致外貌、合理结构和精确文本-图像对齐的逼真人体图像,同时还提供详细的密集描述。CosmicMan关键在于...
除了这些，还有一项非常具有启发性的工作《Label-Efficient Semantic Segmentation with Diffusion Models》，揭示了扩散模型的潜在空间蕴藏着的丰富语义信息。这或许将启发了后续一系列基于使用扩散模型作为backbone以及利用注意力机制的图像编辑技术以及扩散模型在感知领域的应用。在这个时间节点，扩散模型逐渐走入人们的视野，各...
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...