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实体 Manifold Decoupling

Manifold Decoupling

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  1. RESEARCH · CL_117433 ·

    MUSE论文将扩散模型时间步重新用于高效多任务视觉

    研究人员推出 MUSE，一种使用一步扩散模型进行多任务密集预测的新型无参数方法。MUSE 将固定的正弦时间步嵌入重新用作内源性任务引导信号，无需笨重的适配器或可学习的任务标记。该方法通过流形解耦进行解释，在 U-Net 和 DiT 等各种数据集和架构上均表现出竞争力，为通用视觉模型提供了一条高效的路径。