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LSUN
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贝叶斯万能模型 (BAM) 提供物理感知生成成像
研究人员推出贝叶斯万能模型 (BAM)，这是一种用于生成式计算成像的新型基础模型。BAM 旨在通过提供轻量级、可适应的解决方案，弥合大型通用图像模型与专业物理感知模型之间的差距。该模型拥有 3600 万个参数，只需极少的微调即可执行物理感知的后验采样，在各种数据集和逆问题上的样本质量和计算效率方面均优于现有方法。
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AsyncPatch Diffusion 实现空间灵活的图像生成
研究人员开发了 AsyncPatch Diffusion，一种新颖的图像生成框架，它允许图像的不同空间区域在不同的时间表上进行去噪。与标准的扩散模型相比，这种方法能够实现更灵活和空间自适应的生成。该方法在 ImageNet 和 LSUN 等基准测试中取得了具有竞争力的生成质量，并且在不进行特定任务微调的情况下，对于图像修复任务特别有效。