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【技术亮点/创新点】1、Al for science 中一个非常considerable 的应用，输入材料性质，输出材料结构(inorganic material 无机材料).2、用fine-tune来学习 unconditional score network，实现了在稀疏标记的数据机制中快速学习。3、引入了适配器模块，可以用于在具有属性标签的附加数据集上微调基础模型。即使标记数据集与未标记结构数据集相比很小，却仍然有效。1、非常direct的材料学炸弹，给性质，出结构。
2025-01-20 23:38:40
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原创 吃瓜：Visual Autoregressive Modeling: Scalable ImageGeneration via Next-Scale Prediction
【技术亮点/创新点】1、coarse-to-fine(由粗到细)：提出了从低分辨率到高分辨率逐渐生成图像(next-scale generation)的方案，大幅提高了生成图像的效果和关联度。2、参数可扩展性，在设备好的情况下，可以改变参数提高训练效果，在设备不好的情况下，同样可以改变参数适应训练。3、将索引步骤的cnn替换成了transformer,能反映出像素之间的关系。4、采用与 VQGAN 相同的架构，但具有改进的多尺度量化层1、极具启发性的coarse-to-fine模型。
2025-01-18 10:29:15
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空空如也
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