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Gaussian diffusion sinogram inpainting for X-ray CT metal artifact reduction
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新的 Logit-坐标模型增强了混合数据生成能力
研究人员开发了 Logit-坐标生成模型，以解决连续生成模型中混合连续-分类数据的表示挑战。该新框架使用平滑的自然参数对分类变量进行编码，并将其与转换后的数值变量相结合，创建了 Logit Flow Matching 和 Logit Diffusion 等模型。该方法包括一个差异度量，将分类边际误差与条件连续 Wasserstein 误差分开，提供了稳定界限和考虑不平衡的速率。在真实基准上的实验表明，该方法在严重不平衡的情况下尤其能改…
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新的LBDTPP框架使用潜在块扩散生成异步事件序列
研究人员推出了一种名为Latent Block-Diffusion Temporal Point Processes (LBDTPP) 的新框架，该框架专为生成异步事件序列而设计。这种半自回归方法结合了自回归模型在可变长度输出方面的优势以及扩散模型的并行生成能力。LBDTPP通过在潜在空间中定义事件块的自回归分布，然后在每个块内应用高斯扩散来运行，旨在减少与传统事件级自回归方法相比的误差累积。在六个真实世界数据集上的实验表明，LBDT…