[B! manifold][super-resolution] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

manifoldとsuper-resolutionに関するarxiv_readerのブックマーク (14)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2402.18871v1
arxiv_reader 2024/03/01
manifold

arXiv reaDer

super-resolution

synthesis

arXiv

dataset

transformer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.14760v1
arxiv_reader 2023/11/28
super-resolution

distillation

synthesis

arXiv reaDer

dataset

manifold

arXiv
リンク
球面陰曲面による連続メッシュ表現の学習
arxiv_reader 2023/01/13
3D 形状の最も一般的な表現として、メッシュは多くの場合、頂点と面の配列と共に個別に格納されます。ただし、現実世界の 3D 形状は継続的に表示されます。この論文では、固定トポロジーを持つメッシュの連続

face

arXiv

representation

mesh

super-resolution

reconstruction

3D

self-supervised

manifold

arXiv reaDer
リンク
Bi-Noising 拡散: 生成復元プライアを使用した条件付き拡散モデルに向けて
arxiv_reader 2022/12/15
条件付き拡散確率モデルは、自然画像の分布をモデル化し、特定の条件に基づいて多様で現実的なサンプルを生成できます。ただし、多くの場合、それらの結果は観察可能な色の変化とテクスチャで非現実的なものになる可

arXiv reaDer

manifold

arXiv

super-resolution

generative
リンク
Boomerang: 拡散モデルを使用した画像多様体でのローカルサンプリング
arxiv_reader 2022/10/24
拡散モデルは、高次元の潜在空間内の点を低次元の学習多様体 (通常は画像多様体) にマッピングするものと見なすことができます。潜在空間と画像多様体の間の中間値は、事前トレーニング中に使用されるノイズス

super-resolution

manifold

arXiv reaDer

pre-training

augmentation

arXiv

dataset

interpretation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2206.07255v2
arxiv_reader 2022/06/16
最近の研究では、構造化されていない単一の画像コレクションでトレーニングされた3D対応のGANが、新しいインスタンスのマルチビュー画像を生成できることが示されています。これを実現するための重要な基盤は、

convolutional

arXiv reaDer

loss function

GAN

generative

arXiv

3D

manifold

CNN

super-resolution
リンク
MyStyle：パーソナライズされたジェネレーティブプライア
arxiv_reader 2022/04/01
MyStyleを紹介します。これは、個人の数ショットでトレーニングされた、パーソナライズされたディープジェネレーティブです。 MyStyleを使用すると、特定の人物の画像を再構築、強化、編集して、その

super-resolution

arXiv reaDer

manifold

face

generative

person

arXiv

few-shot
リンク
商空間における多様体モデリング：画像パッチのデコード可能性による不変マッピングの学習
arxiv_reader 2022/03/11
この研究は、同値類の概念を使用した画像パッチの多様体学習のフレームワークを提案します：商空間における多様体モデリング（MMQS）。 MMQSでは、画像のローカルパッチのセットをそのままではなく、同値類

super-resolution

self-supervised

reconstruction

arXiv

arXiv reaDer

manifold

denoising

learning
リンク
効率的なハイパースペクトル画像の超解像のための潜在的エンコーダ結合生成的敵対的ネットワーク（LE-GAN）
arxiv_reader 2021/11/17
現実的なハイパースペクトル画像（HSI）超解像（SR）技術は、低解像度（LR）の対応物から、より高いスペクトルおよび空間忠実度を備えた高解像度（HR）HSIを生成することを目的としています。生成的敵対

arXiv

learning

manifold

dataset

arXiv reaDer

GAN

reconstruction

super-resolution
リンク
教師なしハイパースペクトル画像超解像のためのモデルに触発されたオートエンコーダ
arxiv_reader 2021/10/25
この論文は、低空間分解能のHSIと高空間分解能のマルチスペクトル画像を融合して高空間分解能のHSI（HR-HSI）を形成することを目的としたハイパースペクトル画像（HSI）の超解像に焦点を当てています

unsupervised

arXiv

dataset

manifold

super-resolution

synthesis

arXiv reaDer
リンク
生成モデリングのためのディープメトリック学習による多様体マッチング
arxiv_reader 2021/08/30
分布ジェネレーター（またはデータジェネレーター）とメトリックジェネレーターを含む生成モデルへのマニフォールドマッチングアプローチを提案します。私たちのフレームワークでは、実際のデータセットを高次元のユ

generative

arXiv reaDer

arXiv

super-resolution

manifold

unsupervised

metric learning
リンク
生成モデリングのためのディープメトリック学習による多様体マッチング
arxiv_reader 2021/06/22
分布ジェネレーター（またはデータジェネレーター）とメトリックジェネレーターを含む生成モデルへのマニフォールドマッチングアプローチを提案します。私たちのフレームワークでは、実際のデータセットを高次元のユ

metric learning

unsupervised

generative

adversarial

manifold

super-resolution

arXiv

arXiv reaDer
リンク
ビデオを探索、編集、送信するためのビデオ固有のオートエンコーダ
arxiv_reader 2021/04/01
人間が制御可能なビデオ探索を可能にする、単純なビデオ固有のオートエンコーダを紹介します。これには、空間的および時間的超解像、空間的および時間的編集、オブジェクトの削除、ビデオテクスチャ、平均的なビデオ

super-resolution

arXiv

manifold

denoising

estimation

video

arXiv reaDer
リンク
ブラインド超解像への適用を伴うフローベースのカーネル
arxiv_reader 2021/03/31
カーネル推定は、一般に、ブラインド画像の超解像（SR）の重要な問題の1つです。最近、Double-DIPは、以前のネットワークアーキテクチャを介してカーネルをモデル化することを提案していますが、Ker

arXiv

estimation

manifold

arXiv reaDer

regularization

learning

synthesis

super-resolution
リンク
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