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Guiando un modelo de difusión usando ventanas deslizantes
Created by
Haebom
Autor
Nikolas Adaloglou, Tim Kaiser, Damir Iagudin, Markus Kollmann
Describir
Este artículo presenta una técnica de guía para mejorar la calidad de la muestra en modelos de difusión. Utilizando ejemplos bidimensionales, demostramos que la guía es muy beneficiosa cuando el error de generalización del modelo auxiliar es similar, pero superior, al del modelo primario. Con base en esta perspectiva, proponemos la Guía de Ventana Deslizante Enmascarada (M-SWG), un nuevo método sin entrenamiento. M-SWG restringe selectivamente el campo receptivo para guiar al propio modelo primario, mejorando así la dependencia espacial de largo alcance. Elimina la necesidad de ponderación del modelo, entrenamiento adicional o condicionamiento de clase en iteraciones previas. Logra una Puntuación de Inicio (IS) superior a los enfoques de vanguardia sin entrenamiento existentes y no induce sobresaturación de la muestra. Combinado con los métodos de guía existentes, logra distancias Frechet DINOv2 de vanguardia en ImageNet utilizando EDM2-XXL y DiT-XL. El código está disponible en https://github.com/HHU-MMBS/swg_bmvc2025_official .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Una propuesta para M-SWG, una nueva técnica de guía que no requiere entrenamiento.
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Logra puntuaciones de inicio superiores a las de los métodos de última generación sin entrenamiento existentes.
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Rendimiento mejorado sin sobresaturación de la muestra.
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Lograr la distancia Frechet DINOv2 de última generación en ImageNet combinándola con los métodos de guía existentes.
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Sugerimos que las características de error de generalización del modelo auxiliar son importantes para el desempeño de la guía.
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Limitations:
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Aunque la base teórica se presentó utilizando un ejemplo bidimensional, se necesita más investigación para determinar la generalización a conjuntos de datos de alta dimensión.
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Existe la posibilidad de que las mejoras de rendimiento de M-SWG se limiten a modelos y conjuntos de datos específicos.
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Se necesita una validación experimental extensa en varios modelos de difusión y conjuntos de datos.
