DDPM

1步碾压250步！何恺明新作祭出MeanFlow，一行公式让 FID 狂降近 70%

2025 年 5 月的一篇论文中，何恺明与 CMU、MIT 联合团队提出了一种全新的一步生成框架 MeanFlow。图片论文标题是：《Mean Flows for One-step Generative Modeling》。从论文的实验曲线来看，只跑1 步，图像质量居然能甩开跑 250 步的老牌扩散模型（2021 年前后的经典扩散模型，如 ADM）。

6/5/2025 1:35:33 PM

文摘菌

GCD-DDPM：用扩散模型重塑变化检测，精准捕捉细粒度变化

一眼概览GCD-DDPM 提出了一种基于差分特征引导的去噪扩散概率模型（DDPM）进行变化检测（CD）的方法，采用生成式方式直接生成变化检测（CD）图，而非传统的判别式分类方式。在四个高分辨率遥感数据集上，该方法展现了优越的检测性能。核心问题目前主流变化检测（CD）方法大多依赖 CNN 或 Transformer 进行判别式特征学习，但它们在同时捕获局部细节信息和长距离依赖关系方面存在局限，导致变化检测精度不足，尤其是对于复杂场景的细粒度变化无法精准捕捉。

3/4/2025 4:00:00 AM

萍哥学AI

无需预训练，亲和力与天然蛋白相当，中国科大的蛋白质从头设计方法登Nature子刊

编辑 | 白菜叶在过去的 2-3 年里，去噪扩散概率模型 (DDPM) 在生成高质量文本、图像和视频方面取得了前所未有的成功。这激发了人们对在蛋白质结构的从头设计中使用生成式 DDPM 的热情。然而，大多数此类研究都遇到了相当大的困难，无法获得可以轻松生成可通过高分辨率结构分析验证的无缺陷蛋白质结构的 DDPM。

11/22/2024 5:20:00 PM

ScienceAI

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