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.
Bài báo này trình bày một phương pháp mới để khôi phục hình ảnh tích hợp, một nhiệm vụ quan trọng trong thị giác cấp thấp. Các phương pháp hiện có hoặc là dành riêng cho từng nhiệm vụ hoặc dựa vào các tập dữ liệu được ghép nối để huấn luyện, dẫn đến hiệu suất khái quát hóa kém và các ràng buộc tập đóng. Để giải quyết những vấn đề này, chúng tôi đề xuất một phương pháp tích hợp, không cần tập dữ liệu, sử dụng lấy mẫu xác suất hậu nghiệm đệ quy với mô hình khuếch tán tiềm ẩn được huấn luyện trước. Phương pháp này tích hợp một mô hình hiểu biết đa phương thức để cung cấp thông tin ngữ nghĩa trước cho mô hình sinh trong các điều kiện độc lập với nhiệm vụ, sử dụng các mô-đun nhẹ để căn chỉnh các đầu vào bị suy giảm với các ưu tiên sinh của mô hình khuếch tán và sử dụng tinh chỉnh đệ quy cho lấy mẫu xác suất hậu nghiệm. Các thí nghiệm mở rộng chứng minh rằng phương pháp được đề xuất vượt trội hơn các phương pháp tiên tiến, xác nhận tính hiệu quả và độ mạnh mẽ của nó. Mã và dữ liệu có sẵn tại https://github.com/AMAP-ML/LD-RPS .
Giải quyết những hạn chế của các phương pháp hiện có, chẳng hạn như thiết kế tùy chỉnh cho các tác vụ cụ thể và sự phụ thuộc vào các tập dữ liệu được ghép nối.
◦
Trình bày phương pháp khôi phục hình ảnh thống nhất không cần tập dữ liệu.
◦
Cải thiện hiệu suất bằng cách tận dụng các mô hình khuếch tán tiềm ẩn được đào tạo trước và các mô hình hiểu biết đa phương thức.
◦
Cải thiện hiệu suất phục hồi thông qua lấy mẫu xác suất sau đệ quy.
◦
Cải thiện độ bền và hiệu suất tổng quát trước nhiều loại suy thoái khác nhau.
•
Limitations:
◦
Có thể phụ thuộc vào hiệu suất của mô hình khuếch tán tiềm ẩn được đào tạo trước.
◦
Hiệu suất của mô hình hiểu biết đa phương thức có thể tác động đến hiệu suất tổng thể của hệ thống.
◦
Hiệu suất có thể giảm sút đối với một số loại suy thoái nhất định (cần thử nghiệm và phân tích thêm).
◦
Cần phải xác nhận thêm hiệu suất tổng quát hóa trong các ứng dụng thực tế.
