在本文中,我们提出了MM-Diff,这是一个统一的、无需调参的图像个性化框架,能够在几秒钟内生成单个和多个主题的高保真 度图像。具体来说,为了同时增强文本一致性和主题保真度,MM-Diff采 用视觉编码器将输入图像转换为CLS和补丁嵌入。CLS嵌入一方面用于增 强文本嵌入,另一方面与补丁嵌入一起用于推导出少量的富有细节的...
对此，来自港大和腾讯的研究人员推出了全新多模态推荐系统范式——DiffMM。简单来说，DiffMM创建了一个包含用户和视频信息的图，这个图会考虑视频的各种元素。然后它通过一种特殊的方法（图扩散）来增强这个图，让模型更好地理解用户和视频之间的关系。最后，它使用一种叫做对比学习的技术，来确保不同元素（比如视觉和...
为了解决上述问题,作者提出了 DiffMM,一种新颖的多模态图扩散模型,用于推荐任务。受到最近扩散模型在各个领域任务中的出色表现的启发,DiffMM 专注于利用扩散模型的生成能力,生成一个多模态感知的用户-物品图,以有效地对用户-物品交互进行建模。...
MM-Diff: High-Fidelity Image Personalization via Multi-Modal Condition Integration - Actions · alibaba/mm-diff
此外,DiffMM提出了一种新颖的模态感知信号注入机制,在有效地将多模态信息纳入用户-物品交互图的生成中起到了关键作用。通过利用扩散模型的能力和模态感知信号注入机制,DiffMM框架为增强多模态推荐系统提供了一个强大而有效的解决方案,在保留基本数据模式的同时提升了多模态信息的利用。
扩散模型也能推荐短视频!港大腾讯提出新范式DiffMM 作者:量子位 发布于:2024-07-06 18:10 雪球 转发:0 回复:0 喜欢:0全新多模态推荐系统范式A股开户|雪球基金|投资者教育|风险提示 风险提示:雪球里任何用户或者嘉宾的发言,都有其特定立场,投资决策需要建立在独立思考之上...
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diff --git a/mindspeed_mm/models/common/embeddings/time_embeddings.py b/mindspeed_mm/models/common/embeddings/time_embeddings.py index 6bb7f33..4174769 100644 --- a/mindspeed_mm/models/common/embeddings/time_embeddings.py +++ b/mindspeed_mm/models/common/embeddings/time_embeddings.py...
该方法探索了两种生成式模型 GAN 和 DPM 对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文已被 ACM MM 2023 接收。DiffBFR：基于 DPM 的盲人脸图像修复方法 研究发现，扩散模型在避免训练模式崩溃和拟合生成长尾分布...