Cuantización Shift-and-Sum para Modelos Autoregresivos Visuales
Descubre cómo la cuantización Shift-and-Sum mejora modelos autoregresivos visuales, reduce errores y logra nuevo estado del arte en generación y edición.
#inpainting
Descomposición Tensorial Bayesiana con Prior de Difusión
DiffBCP combina descomposición tensorial bayesiana y modelos de difusión para reconstruir datos severamente corruptos. Ideal para inpainting y denoising de alta resolución.
GuidedBridge: Mejora de modelos puente sin entrenamiento con guía previa
Prior Guidance (PG) y FMPG: mejora modelos puente de traducción de imágenes sin entrenamiento, usando guía previa y modulación de frecuencias. Ideal para inpainting.