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ES-VP: Energy-Shaped Dynamic Visual Prompting for Efficient Model Adaptation

ES-VP：用于高效模型适配的能量型动态视觉提示

Can Jin, Ying Li, Jingchen Sun, Hongwu Peng, Jiahui Zhao, Yang Zhou, Lei Li, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University at Buffalo, SUNY（纽约州立大学布法罗分校） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Washington University（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文提出ES-VP方法，以低秩初始化和能量引导动态适配生成图像特异性提示，参数效率更高、泛化性更好，在多架构多数据集上均优于现有SOTA视觉提示方法。