图像恢复（ ir（ir），一直是低水平视觉领域不可或缺的且具有挑战性的任务，其努力提高因各种形式的退化而扭曲的图像的主观质量。最近，扩散模型在aigc的视觉生成方面取得了显着的进步，从而提出了一个直观的问题：“扩散模型是否可以促进图像恢复”，一些开创性的研究尝试将扩散模型集成到图像恢复任务中，一些开创性的研究尝试将扩散模型集成到图像恢复任务中，从而获得比之前基于 ...

最近，已经进行了通才分割模型的探索，这些模型可以有效地解决统一的内在学习框架内的各种图像分割任务。但是，这些方法仍然与在封闭式细分中的任务歧义相处很难，因为并非所有的文本示例都能准确地传达任务信息。为了解决此问题，我们提出了Sine，这是一个简单的图像分割框架，利用内部下文示例 ...

低光图像增强（LLIE）的当前深度学习方法通​​常依赖于从配对数据中学到的像素映射。但是，这些方法通常忽略了考虑降解表示的重要性，这可能导致次优结果。在本文中，我们通过使用扩散模型为LLIE提出降解感知的学习方案来解决这一限制，该模型有效地将降解和图像培训整合到扩散过程中，从而改善了图像增强 ...

尽管文本到动作（T2M）的角色在各种应用中发挥了重要作用，但当前的方法涉及大量参数，并且推理速度缓慢，导致使用成本较高。为了解决这个问题，我们旨在设计一种轻巧的模型来降低使用成本。首先，与仅关注全球信息建模的现有作品不同，我们通过重新考虑人类运动的内在属性来认识到本地信息建模在T2M任务中的重要性，这使我们提出了一个轻量级的本地信息建模模块 ...

即插即用图像修复（IR）已被广泛认为是一种灵活且可解释的方法，可通过利用任何现成的DeOISER作为隐式图像，以解决各种逆问题。但是，大多数现有的方法都集中在歧视性高斯denoisiser上。尽管扩散模型对高质量图像合成表现出了令人印象深刻的性能，但在插入式IR方法之前，它们作为生成性Denoiser的潜力仍有待进一步探讨 ...

当前的多模式信息检索研究主要集中于单图像输入，该输入限制了涉及多个图像和文本图像交织内容的现实世界应用。在这项工作中，我们介绍了文本图像交织的检索（TIIR）任务，其中查询和文档是交织的文本图像序列，并且需要模型才能从交织的上下文中理解语义以进行有效检索。我们基于自然交织的Wikihow教程构建了TIIR基准测试，其中特定管道旨在生成交织的查询 ...

多模态图像融合旨在组合来自不同模式的信息，以创建具有全面信息和纹理详细的单个图像。然而，基于拓扑神经网络的融合图像模型由于集中于局部注意力侵犯，在全局全局特征方面遇遇到限制。基于 Transformer 的模型虽然在全局特征建模方面表现出色，但也面临着二次复杂性带来的计算挑战...... ...

有效的探索对于与环境相互作用的智能系统至关重要，但是现有的语言模型通常在需要战略信息收集的情况下不足。在本文中，我们提出了一种微调方法，它使语言模型能够开发不限于特定环境的一般决策能力。通过培训来自需要各种策略的不同任务的合成互动数据，Paprika教授模型以基于环境反馈在信中的新任务上探索和调整其行为，而无需更新 ...