Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

JointDiT: Nâng cao mô hình hóa mối nối độ sâu RGB bằng bộ biến áp khuếch tán

Created by
  • Haebom

Tác giả

Kwon Byung Ki, Qi Dai, Lee Hyoseok, Chong Luo, Tae Hyun Oh

Phác thảo

JointDiT là một bộ biến đổi khuếch tán mô hình hóa sự phân bố kết hợp của ảnh RGB và thông tin độ sâu. Nó tận dụng những ưu điểm về cấu trúc của các bộ biến đổi khuếch tán tiên tiến và thông tin ảnh trước tuyệt vời để tạo ra ảnh chất lượng cao và bản đồ độ sâu hợp lý và chính xác về mặt hình học. Hai kỹ thuật hiệu quả—trọng số lập lịch thích ứng (thay đổi tùy theo mức độ nhiễu của từng phương thức) và chiến lược lấy mẫu bước thời gian không cân bằng—học mô hình dưới mọi mức độ nhiễu. Điều này cho phép nó xử lý tự nhiên các tác vụ tạo tổ hợp khác nhau, chẳng hạn như tạo kết hợp, ước lượng độ sâu và tạo ảnh có điều kiện độ sâu, bằng cách kiểm soát bước thời gian của từng nhánh. JointDiT thể hiện hiệu suất tạo kết hợp tuyệt vời và đạt được kết quả tương tự cho ước lượng độ sâu và tạo ảnh có điều kiện độ sâu, cho thấy mô hình phân bố kết hợp có thể là một giải pháp thay thế khả thi cho tạo có điều kiện.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Một phương pháp mới để mô hình hóa hiệu quả sự phân bố chung của hình ảnh RGB và thông tin độ sâu được trình bày.
Khả năng tạo ra hình ảnh chất lượng cao và bản đồ độ sâu chính xác cùng lúc.
Có thể áp dụng cho nhiều tác vụ khác nhau như tạo ảnh ghép, ước tính độ sâu và tạo ảnh có điều kiện về độ sâu.
Trình bày một giải pháp thay thế khả thi cho phương pháp tạo ra có điều kiện.
Limitations:
Bài báo không đề cập cụ thể đến Limitations hoặc bất kỳ hạn chế nào.
Có thể chỉ có hiệu suất trên một tập dữ liệu cụ thể được trình bày và hiệu suất tổng quát cho các tập dữ liệu khác cần được xác thực bổ sung.
Thiếu thông tin về chi phí tính toán và mức sử dụng bộ nhớ.
👍