我々は、長距離相関構造情報を保存しながら任意に大きな組織学的画像を生成する階層的拡散モデルである DiffInfinite を紹介します。私たちのアプローチでは、最初に合成セグメンテーションマスク

arxiv_reader のブックマーク 2023/06/26 11:20

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4738462510240968101/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.13384v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.13384v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2306.13384v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.13384v2</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 我々は、長距離相関構造情報を保存しながら任意に大きな組織学的画像を生成する階層的拡散モデルである DiffInfinite を紹介します。私たちのアプローチでは、最初に合成セグメンテーション マスク</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230626#bookmark-4738462510240968101"><span class="datetime-body">2023/06/26 11:20</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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