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RCG Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
RCG: Self-conditioned Image Generation via Generating Representations TL; DR:将图像的无监督表征作为(自)条件(而非是将文本 prompt 作为条件),生成与原图语义内容一致的多样且高质量结果。视觉训练能不能 / 需不需要摆脱文本,仍有待研究。 引言 就像图像自监督表征学习(对比学习 / 图像掩码建模)成功赶超了有监
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论文阅读:Self-conditioned Image Generation via Generating Representations(RCG)
Self-conditioned Image Generation via Generating Representations(RCG) work 提出的表示条件图像生成(Representation-Conditioned image Generation,RCG),一个简单而有效的框架用于自适应图像生成。 简而言之就是无附加条件生成相同分布的图片。 框架主要分为三步: 使用一个
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RIS 系列 TransVG++: End-to-End Visual Grounding with Language Conditioned Vision Transformer 论文阅读笔记
RIS 系列 TransVG++: End-to-End Visual Grounding with Language Conditioned Vision Transformer 论文阅读笔记 一、Abstract二、引言三、相关工作3.1 视觉定位两阶段方法单阶段方法视觉编码器的融合 3.2 Transformer视觉任务中的 Transformer视觉-语言任务中的 Transform
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矩陣分析-線性系統-4 病態系統(ill-conditioned Systems)與條件數(condtion number)
http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/11/21/2257262.html 1. 病態系統 系統的精確解為x=1,y=-1。若對b2=0.067進行輕微的擾動變為0.066,那麼精確解變為x=-666,y=834。這個例子深刻說明了病態系統(ill-conditioned systems)的解對於小擾動非常敏感。而這種敏感是由於系
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