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AI生成未来
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CVPR 2025 | 数据荒漠终结者!DoraCycle跨模态自循环算法:让生成不再依赖配对数据
复杂领域适应性问题:生成模型在适应复杂领域时,通常需要大量成对的文本-图像数据,但这类数据难以获取且成本高昂。无配对数据的利用:现有的生成模型难以有效利用单模态(如视觉或语言)的无配对数据进行领域适应。跨模态对齐的挑战:在无配对数据的情况下,如何实现视觉和语言之间的跨模态对齐,以支持生成模型的领域适应。原创 2025-03-10 07:37:18 · 875 阅读 · 0 评论 -
CVPR 2025 | 扩散模型炼出新绝技!注意力蒸馏技术:图像生成效果全面碾压传统方法
现有生成扩散模型在图像风格和语义理解方面虽然有进展,但在将参考图像的视觉特征转移到生成图像中时,使用即插即用注意力特征的方法存在局限性。原创 2025-03-03 07:42:19 · 1062 阅读 · 0 评论