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实体 Zihan Wang

Zihan Wang

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  1. TOOL · CL_133666 ·

    新框架Allo{SR}$^2$增强一步图像超分辨率

    研究人员推出Allo{SR}$^2$,一个旨在通过解决现有方法中常见的分布偏移和轨迹偏差来改进一步图像超分辨率(Real-SR)的新框架。该框架利用信噪比引导轨迹初始化(SNR-Guided Trajectory Initialization)将低分辨率表示与生成流对齐,并采用流锚定轨迹一致性(Flow-Anchored Trajectory Consistency)来稳定推理路径。此外,还使用同形轨迹匹配(Allomorphic T…

  2. TOOL · CL_18651 ·

    新的AdaLoc方法确保了可适应的AI模型使用控制

    研究人员开发了一种名为AdaLoc的新方法,通过将访问密钥嵌入到模型参数的子集中来增强深度神经网络(DNN)的安全性。这种方法实现了可适应的模型使用控制,这意味着即使在微调或特定任务更新后,也可以在不进行完全重新密钥设置的情况下,将模型的效用恢复到授权状态。在各种基准测试和架构上的实验表明,AdaLoc在为授权用户保持高精度的同时,能够显著降低未经授权访问的性能,使其下降到接近随机猜测的水平。