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Sinkhorn
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新的FuSiLi方法通过全局监督对齐多模态音乐数据
研究人员开发了FuSiLi（Fused Sinkhorn-Localized Similarity），一种新颖的多模态对比学习音乐方法。该方法仅使用全局监督，即可有效地学习音频和视觉表示之间的局部关系，例如将表演音频映射到乐谱位置。通过对预训练的CLIP和CLAP编码器进行微调，FuSiLi在帧级对齐任务中表现出色，并在跨模态检索中保持竞争力。
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新的最优传输方法提高了准确性和可扩展性
研究人员推出了一种新颖的切片正则化最优传输（SROT）公式，该公式将传输计划正则化为平滑的切片最优传输计划，比熵最优传输提供了更准确的近似。一种新的Sinkhorn风格算法能够进行高效计算，并保持了可扩展性。在合成数据和颜色迁移任务上的实验表明，SROT在近似精确最优传输计划方面优于现有方法，并在梯度流分析中具有实用性。