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...
扩散模型(Diffusion Model)是一类深度生成模型,拥有坚实的理论基础支撑,并且在许多工作中都取得了限制成果。与目前最先进的方法相比,扩散模型已证明了其成功性,但它通常需要代价高昂的采样程序还有次优的似然估计。目前,人们已在各个方面作出了重大的努力,来改进扩散模型的性能。在本文中,我们对扩散模型的现有变体进行了...
ICLR 2022 Diffusion Model 相关工作个人总结 - 知乎 (zhihu.com) 好我们开始。 Author & Abs & Intro 这篇文章是出自俄罗斯的Yandex研究所之手,作者基本都是研究图像生成或者图像回归等领域的,一作和他的导师信息大致如下: 一作和导师信息,来自他们的google scholoar 文章的下游任务是:few-shot semanitc segmen...
已开源在:https://github.com/koutilya-pnvr/LD-ZNet 6、Diffusion-based Image Translation with Label Guidance for Domain Adaptive Semantic Segmentation 将图像从源域转换到目标域以学习目标模型是域自适应语义分割(DASS)中最常见的策略之一。然而,现有方法仍然很难在原始图像和转换后的图像之间保持语义一致的局...
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...
Labeled Data Factory with Minimal Human Effort, CVPR 2021 Li et al., Semantic Segmentation with ...
论文：HumanSD: A Native Skeleton-Guided Diffusion Model for Human Image Generation（https://arxiv....
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...
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。