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MaskGIT

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  1. RESEARCH · CL_06551 ·

    视觉生成模型通过连续训练提高组合泛化能力

    研究人员调查了影响视觉生成模型组合泛化能力的因素，重点关注已知概念的新组合是如何生成的。他们的研究强调了训练目标是使用离散分布还是连续分布，以及训练期间条件提供的​​信息量的重要性。研究结果表明，在现有的离散模型中，结合使用基于JEPA的连续目标和离散损失（例如在MaskGIT中）可以提高组合性能。