Beihang University（北京航空航天大学）

MoAPT: Mixture of Adversarial Prompt Tuning for Vision-Language Models

MoAPT: 基于对抗提示微调的视觉-语言模型混合

Shiji Zhao, Qihui Zhu, Shukun Xiong, Shouwei Ruan, Maoxun Yuan, Jialing Tao, Jiexi Liu, Ranjie Duan, Jie Zhang, Jie Zhang, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Center for Frontier AI Research, A*STAR, Singapore（A*STAR前沿人工智能研究中心） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 MoAPT通过混合对抗提示微调提升视觉-语言模型对多种对抗攻击的鲁棒性，通过学习多个提示的混合权重以增强泛化能力。

Diffusion-4K: Ultra-High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

Diffusion-4K: 基于潜在扩散模型的超高清图像合成

Jinjin Zhang, Qiuyu Huang, Junjie Liu, Xiefan Guo, Di Huang

机构 * State Key Laboratory of Complex and Critical Software Environment（复杂与关键软件环境国家重点实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 Diffusion-4K通过引入Aesthetic-4K基准和基于小波的微调方法，实现了高质量超高清图像合成。

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