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PF-ODE
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MeanSR方法通过学习的流场推进感知超分辨率
研究人员推出了一种新颖的一步感知超分辨率方法MeanSR，该方法学习一个低分辨率图像条件下的平均流场，直接从退化输入生成高分辨率图像。该方法旨在比以前的方法更有效地捕捉过渡动力学。据报道，MeanSR在CLIPIQA、MUSIQ和MANIQA等基准测试中优于CTMSR等现有技术，同时还降低了计算成本并缩短了推理时间。该方法旨在以更少的伪影产生更清晰的结构和更逼真的纹理。
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新的扩散模型框架增强了分子图的分布外检测
研究人员开发了一个新的概率框架，用于检测复杂3D图数据（特别是分子结构）中的分布外（OOD）输入。该方法利用扩散模型以无监督方式学习训练数据的分布。该框架为3D坐标和离散特征引入了一个统一的连续扩散过程，能够计算每样本对数似然度，以此作为典型性的度量。该方法已在蛋白质-配体复合物上得到验证，成功将保留的蛋白质家族识别为OOD，并与独立结合亲和力模型的预测误差相关联。