粗到细语义（Coarse-to-Fine Semantics）是一种深度学习模型的设计方法，它通过逐步细化的方式来理解文本中的语义信息。这种方法通常用于文本分类、情感分析、问答等任务中。 在粗到细语义中，模型首先从整体上理解文本的大致意思，然后逐步细化到更具体的语义信息。这种设计方法可以帮助模型更好地理解文本中的细节信息，从而提高模型的准确性和泛化能力。 具体来说，粗到细语义的实现方式通常包括

Frido: Feature Pyramid Diffusion for Complex Scene Image Synthesis 公众号：EDPJ（添加 VX：CV_EDPJ 或直接进 Q 交流群：922230617 获取资料） 目录 0. 摘要 1. 简介 2. 基础 3. 方法 3.1 学习多尺度感知潜在 3.2 特征金字塔潜在扩散模型 4. 实验 4.1 数据集和评估