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Slow Flow

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  1. TOOL · CL_141500 ·

    MixFlow训练方法通过解决暴露偏差来改进扩散模型

    研究人员推出了一种名为MixFlow的新型训练方法,旨在减轻扩散模型中的暴露偏差。该方法利用源自慢流现象的“慢速插值混合”,其中更接近生成数据的真实插值对应于更高噪声的时间步长。在包括SiT、REPA和RAE模型在内的类别条件图像生成实验中,MixFlow均显示出有效性。值得注意的是,MixFlow应用于RAE模型在ImageNet上取得了强大的生成结果,在256x256和512x512分辨率下,引导下的FID分数低至1.10。

  2. TOOL · CL_141752 ·

    新基准揭示光流模型在真实世界数据上表现不佳

    一篇新研究论文介绍了一个名为 FlowFactor 的真实世界基准,旨在评估光流模型的泛化能力。研究表明,在 Sintel 和 KITTI 等合成数据集上的表现与实际真实世界精度之间存在显著差距。FlowFactor 由 TAP-Flow、Slow Flow 和其自身标注数据中的 8,204 对帧组成,强调了在光照变化和大位移上的性能与真实世界精度最相关。研究表明,仅仅增加训练数据和计算量可能无法弥合这一差距,并提倡创新的研究方法。