训练扩散模型其实比你想象的更简单!何恺明团队新作Dispersive Loss:给扩散模型加正则化
型参数、无需额外数据,即插即用的正则化技术超简单实现性能提升。
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香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络(GSPN),通过二维线性传播和稳定性-上下文条件显著降低计算复杂度,提升视觉任务效率,并在多个视觉领域刷新性能纪录。
近日,贾佳亚团队联手 Adobe 团队提出 GenProp 模型。GenProp 能完成几乎所有 ‘传播’ 任务,并能追踪实例(如影子、反射),弥补感知模型缺陷。它还能移除物体的 side effects,插入独立运动物体,进行物体替换和背景替换,以及编辑特效。
HyperAI超神经教程板块上线一键部署YOLOv11教程,无需输入命令,点击克隆即能快速探索YOLOv11的强大功能。该模型大幅提升检测精度和适应复杂场景的能力,支持物体检测、分类、实例分割及姿态估计等多种视觉任务。