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Dard
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新的DARD框架利用Retinex先验增强低光图像
研究人员开发了DARD，一种新颖的用于低光图像增强的零样本框架，该框架利用Retinex模型进行结构引导。该方法分解退化的输入图像以提取物理先验，然后将其集成到扩散过程中。DARD旨在提高增强图像的结构一致性和颜色准确性，其性能优于现有的零样本基线，并在下游语义分割任务的mIoU方面显示出显著的相对改进。
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新方法提升扩散语言模型效率和质量 · 跟踪10个来源
研究人员正在开发新方法来提高扩散语言模型（DLM）的效率和质量。这些模型与自回归模型不同，通过迭代去噪生成文本，面临推理速度和保持生成质量的挑战。Affix Cache、Forward-Free Diffusion Language Models (FReDA)、Dependency-Aware Revocable Decoding (DARD) 和 Survival-Guided Length Decoding 等新技术旨在通过选择…