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）
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
