إزالة الضوضاء
Denoising
عملية التنبؤ بالضوضاء المُضافة إلى بيانات وإزالتها لاسترجاع الإشارة الأصلية، وهي الخطوة الجوهرية في نماذج الانتشار.
The process of predicting and removing noise added to data to recover the original signal — the core operation in diffusion models.
تُرجم أيضاًإزالة الشوائب الحسابية، استعادة الإشارة الأصلية، تنقية الإشارة، كشط الضوضاء
أول ظهور في هذه المجموعة: الاسترخاء العشوائي وتوزيعات غيبس والاستعادة البايزية للصور (1984)
يظهر في هذه الأوراق
- التوجيه بدون مُصنِّف في نماذج الانتشار2022في السماء ✦
- نماذج الاتّساق2023في السماء ✦
- نماذج الانتشار الضمنية لإزالة الضجيج2021في السماء ✦
- نماذج الانتشار الاحتمالية لإزالة الضوضاء2020في السماء ✦
- استخلاص سمات متينة وتركيبها عبر المرمّزات التلقائية المُزيلة للضجيج2008في السماء ✦
- K-SVD: خوارزمية لتصميم قواميس زائدة الاكتمال للتمثيل المُتفرِّق2006في السماء ✦
- نماذج الانتشار تتفوّق على شبكات GAN في توليد الصور2021في السماء ✦
- سياسة الانتشار: تعلُّم السياسات البصرية-الحركية بانتشار الأفعال2023في السماء ✦
- الاسترخاء العشوائي وتوزيعات غيبس والاستعادة البايزية للصور1984في السماء ✦
- GLIDE: توليد صور واقعية وتحريرها باستخدام نماذج انتشار موجَّهة بالنص2021في السماء ✦
- Imagen: نماذج انتشار واقعية لتوليد الصور من النصوص بفهم لغوي عميق2022في السماء ✦
- توليد صور عالية الدقة باستخدام نماذج الانتشار الكامنة2022في السماء ✦
- النمذجة التوليدية عبر تقدير تدرّجات توزيع البيانات2019في السماء ✦
- نماذج توليد الفيديو بوصفها محاكيات للعالم2024في السماء ✦
- استكشاف حدود نقل التعلُّم باستخدام محوِّل موحَّد يعمل بصيغة نصّ إلى نصّ2019في السماء ✦