掩码

CVPR2025｜不改U-Net也能提升生成力！MaskUNet用掩码玩转扩散模型

一眼概览MaskUNet 提出了一种基于可学习掩码的参数筛选机制，在不更新预训练U-Net参数的前提下，有效提升了扩散模型的图像生成质量和下游泛化能力。核心问题当前扩散模型在不同时间步使用相同U-Net参数生成结构和纹理信息，限制了模型的表达灵活性。该研究聚焦于：如何在不更改预训练U-Net的参数下，提升其对不同时间步和样本的适应性，以生成更高质量的图像？

6/5/2025 11:52:27 AM

萍哥学AI

可多模态数据集成、插补和跨模态生成，中科院&树兰医院&北师大团队开发带有掩码模块的深度生成框架

编辑 | 红菜苔随着单细胞技术的发展，许多细胞特性可以被测量。此外，多组学分析技术可以同时联合测量单个细胞中的两个或多个特征。为了快速处理积累的各种数据，需要多模态数据集成的计算方法。树兰医院、中国科学院和北京师范大学的合作团队提出了 inClust ，一个用于多组学分析的深度生成框架。它建立在之前针对转录组数据所开发的 inClust 的基础上，并增加了两个专为多模式数据处理设计的掩码模块：编码器前面的输入掩码模块和解码器后面的输出掩码模块。InClust 可用于整合来自相似细胞群的 scRNA-seq 和 M

2/5/2024 6:14:00 PM

ScienceAI

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