Diff-2-in-1: Bridging Generation and Dense Perception with Diffusion Models
Diff-2-in-1:通过扩散模型弥合生成与密集感知的鸿沟
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ; Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; Tsinghua University(清华大学)
专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 Diff-2-in-1通过结合扩散模型的生成与感知能力,实现多模态数据生成与密集视觉感知的统一框架,提升视觉感知的判别能力。
Comments 26 pages, 14 figures
Journal ref ICLR 2025