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SD-Turbo
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新的扩散模型增强水下光场图像
研究人员开发了GeoDiff-LF，一个旨在增强水下光场图像的新型基于扩散的框架。这种新颖的方法将空间角度结构与扩散先验和光场几何相结合，以有效减少水下场景中的颜色失真。该框架采用修改后的U-Net架构、几何引导损失函数和优化的采样策略，在视觉保真度和量化指标方面均优于现有方法。
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新的漂移偏好优化微调单步图像生成器
研究人员开发了漂移偏好优化（DrPO）方法，这是一种用于微调单步文本到图像生成模型的新方法。该技术能够对确定性单步生成器进行高效的偏好调整，而确定性单步生成器因其速度而备受青睐。DrPO 从高分和低分图像样本中合成更新方向，从而能够在不要求可微性的情况下使用各种奖励函数进行训练。