我們擅長(zhǎng)商業(yè)策略與用戶體驗(yàn)的完美結(jié)合。
歡迎瀏覽我們的案例。
據(jù) Huggingface 頁(yè)面顯示，谷歌研究院聯(lián)合海法大學(xué)等高校，公布去噪模型 SVNR。
研究團(tuán)隊(duì)表示，SVNR 是一款新穎的去噪擴(kuò)散模型。SVNR 能夠使用帶噪聲的輸入圖像作為去噪擴(kuò)散過程的起點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行調(diào)節(jié)。為此，研究團(tuán)隊(duì)調(diào)整擴(kuò)散過程，允許每個(gè)像素具有自己的時(shí)間嵌入，并提出支持空間變化時(shí)間圖的訓(xùn)練和推理方案。
圖片來自網(wǎng)絡(luò)/侵刪
實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明， SVNR 相對(duì)于強(qiáng)擴(kuò)散模型等傳統(tǒng)方法可以用更少的步驟完成去噪工作。
（碼上科技）
