Tag · 2 篇
条件扩散模型
分布 生成模型与扩散1图像编辑与可控生成1
01 02
复兴 ConvNeXt：面向高效卷积扩散模型
Reviving ConvNeXt for Efficient Convolutional Diffusion Models
把 ConvNeXt 式的纯卷积骨干网络移植到条件扩散模型中，在 ImageNet 256/512 条件生成上以 DiT-XL/2 一半的浮点运算量达到相当性能，且训练步数少 7 倍以上；对做视觉生成的人而言，这是一条可直接替换 Transformer 骨干、显著降低训练成本的架构路线。
PrivateEyes：面向数据共享的注视保持匿名化
PrivateEyes: Gaze-Preserving Anonymization for Data Sharing
用分割掩码与眼姿态作为条件驱动扩散模型合成匿名化眼图，在保留注视方向的同时破坏虹膜身份特征，为隐私敏感场景下的条件生成与身份-任务解耦提供了可复用的三阶段范式。