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low dynamic range

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  1. TOOL · CL_206133 ·

    新的生成框架为出行模型创建逼真的合成人口

    研究人员开发了一种新颖的两阶段生成框架,用于为基于活动的出行需求模型创建逼真的合成人口。第一阶段使用具有梯度惩罚的正则化 Wasserstein GAN (WGAN-GP) 来提高静态社会人口属性的可行性、多样性和新颖性。第二阶段采用 Transformer 和 LSTM-Attention 模型,根据合成的表格数据生成序列出行行为,例如行程链。这种方法增强了对有效未见属性组合的恢复能力,并提高了模型的整体性能。

  2. RESEARCH · CL_24204 ·

    ExpoCM框架加速HDR图像重建

    研究人员开发了ExpoCM,一个用于从单个低动态范围输入重建高动态范围(HDR)图像的新框架。该方法通过将问题重新表述为概率流ODE来解决过曝区域细节丢失和欠曝区域噪声的问题。ExpoCM使用曝光感知一致性轨迹和曝光引导损失函数,与现有的扩散模型相比,提高了图像质量并显著加快了推理时间。