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DDPMs
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新型模型感知调度增强扩散和流匹配生成
研究人员开发了一种新颖的扩散和流匹配调度构建方法，这对于控制生成模型中数据和噪声的混合至关重要。这种新方法称为“模型感知调度”，它利用纤维最优输运来考虑预测误差，而之前的模型无关方法则不能。该技术涉及基于最优输运成本定义纤维预测风险，并将其与系数路径的动力学作用相结合，以确定最优时间分配。该方法已证明在流匹配CIFAR-10的FID分数方面比强大的基线有持续改进，实现了显著降低。
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新框架推动真实文本到LiDAR场景生成
研究人员开发了两个新的真实LiDAR场景生成框架，以解决当前文本到LiDAR生成能力的局限性。T2LDM++利用自条件表示引导机制来改进对象细节和可控性，并在超过100,000个文本-LiDAR样本上进行了训练。另一方面，LaGen是第一个专为逐帧、交互式LiDAR场景生成设计的自回归框架，能够使用边界框信息生成高保真4D场景，并减轻长序列中的误差累积。