实验结果表明,MaskAttn-UNet在显著低于基于Transformer模型的计算成本下,实现了与最先进方法相当的精度,为资源受限场景中的低分辨率分割提供了一种高效且可扩展的解决方案。 +3 发布于 2025-03-18 10:17・IP 属地江苏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交...
有趣的是,该技术还能通过对不同文本编码器的插值进行微调,从而生成可控图像。经过实验证明,TextCraftor 与 UNet 微调是正交的,两者结合可进一步提高生成质量。 论文链接:链接 #知识分享#大模型#论文#人工智能#Snap 发布于 2024-03-29 15:55・IP 属地北京...