Diffusion with Forward Models

Diffusion with Forward Models

该产品是一种新型去噪扩散概率模型,学习从未直接观察到的信号分布中采样,而是通过已知的可微分前向模型测量。该产品可直接从部分观测的未知信号分布中采样,适用于计算机视觉任务。在逆图形学中,它能够生成与单个2D输入图像一致的3D场景分布。产品定价灵活,定位于图像处理和计算机视觉领域。

需求人群:

"适用于计算机视觉领域的3D场景重建、图像去噪等任务"

使用场景示例:

计算机视觉任务中的3D场景重建

图像去噪任务中的应用

其他计算机视觉任务的应用场景

产品特色:

直接从未直接观察到的信号分布中采样

通过已知的可微分前向模型测量

适用于计算机视觉任务

在逆图形学中生成与单个2D输入图像一致的3D场景分布

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