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Yeti
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- 2026-05-11 research_milestone Introduction of Yeti, a new protein structure tokenizer for multimodal AI models. 来源
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YeTI 框架从两张有噪图像生成逼真的图像噪声
研究人员开发了 YeTI，一个用于生成逼真 sRGB 噪声以用于图像去噪任务的新框架。该方法仅使用同一场景的两张有噪图像来学习合成信号相关的噪声，无需干净的真实数据或相机元数据。YeTI 采用重建自编码器和条件扩散 Transformer 来分离场景结构和噪声特征，从而能够生成保留图像内容细节的逼真噪声。实验表明，使用 YeTI 合成图像训练的去噪器在 SIDD 和 DND 等各种基准测试中取得了强大的实际性能。
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Yeti 分词器使 AI 能够生成蛋白质序列和结构
研究人员开发了 Yeti，一种新颖的蛋白质结构分词器，专为多模态 AI 模型设计。与优先考虑重建的先前方法不同，Yeti 使用一种无需查找的量化方法，并以流匹配目标进行训练，从而能够准确重建和有效生成蛋白质序列和结构。这种紧凑的分词器比现有模型具有更少的参数，有利于训练能够共同生成合理蛋白质设计的有效多模态模型。