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Conditional Diffusion Transformer
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YeTI 框架从两张有噪图像生成逼真的图像噪声
研究人员开发了 YeTI，一个用于生成逼真 sRGB 噪声以用于图像去噪任务的新框架。该方法仅使用同一场景的两张有噪图像来学习合成信号相关的噪声，无需干净的真实数据或相机元数据。YeTI 采用重建自编码器和条件扩散 Transformer 来分离场景结构和噪声特征，从而能够生成保留图像内容细节的逼真噪声。实验表明，使用 YeTI 合成图像训练的去噪器在 SIDD 和 DND 等各种基准测试中取得了强大的实际性能。
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新的导航世界模型RAE-NWM在密集视觉空间中运行
研究人员开发了一种新的导航世界模型RAE-NWM，它在密集视觉表示空间中运行，而不是在压缩的潜在空间中运行。这一方法在最近的一篇arXiv论文中有所详细介绍，它使用条件扩散Transformer和解耦扩散Transformer头来建模状态转换。通过利用密集的DINOv2特征，RAE-NWM旨在提高执行视觉导航任务的智能体的结构稳定性和动作准确性。