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State-Aware Adapter
State-Aware Adapter
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LiteVSR 将冻结的扩散 Transformer 适配于高效视频超分辨率
研究人员开发了 LiteVSR，一个用于适配预训练扩散 Transformer 进行视频超分辨率任务的新框架。与现有方法相比，该方法使用轻量级的 State-Aware Adapter，需要更少的训练参数和更短的训练时间。LiteVSR 利用流匹配高效适配冻结的 Transformer，以最少的计算资源实现具有竞争力的恢复质量。
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Mantis框架为3D点云模型提供高效的Mamba原生调优
研究人员推出Mantis，一个新颖的参数高效微调（PEFT）框架，专门为基于Mamba的3D点云基础模型设计。现有的PEFT方法在处理Mamba的状态空间动力学时遇到困难，导致性能下降。Mantis通过引入状态感知适配器（SAA）进行状态级适应，以及双序列化一致性蒸馏（DSCD）来稳定不同点云序列化下的训练，从而解决了这个问题。该框架仅使用约5%的可训练参数就取得了有竞争力的结果。