TGViewer
CV Time CV Time @timeforcv · 3.47K subscribers
Post #57 2.33K
Лучшие CV-статьи за 2024 год: подборка от авторов канала
Часть 2

Продолжаем делиться самыми полезными публикациями прошлого года. Сегодня на очереди три статьи, которые рекомендует изучить Денис Кузнеделев, исследователь Yandex Research.

Improved Distribution Matching Distillation for Fast Image Synthesis

Авторы пытаются решить вопрос быстрой и качественной генерации картинок. В первой версии подхода из статьи One-step Diffusion with Distribution Matching Distillation предложили обучать вспомогательную модель (функцию fake score), чтобы она оценивала, насколько генерации «быстрой» модели похожи на результаты «медленной» модели-учителя. Подход работал неплохо, но всё же картинки от «быстрой» модели были хуже учительских.

В новой статье авторы существенно модифицировали решение. Теперь «быстрая» модель обновляется не каждый раз, а через несколько шагов функции fake score. Также добавили ещё одну вспомогательную модель-дискриминатор, которая оценивает реалистичность картинок, сгенерированных «быстрой» моделью. С этими изменениями удалось значительно улучшить качество при генерации в один и четыре шага.

Movie Gen: A Cast of Media Foundation Models

Осенью компания Meta* представила семейство моделей MovieGen для генерации видео. С фундаментальной точки зрения технический отчёт проекта предлагает немногое, но содержит ряд нетривиальных идей. В их числе — специальная регуляризация при обучении сети-автокодировщика, архитектурные решения для стабилизации и масштабирования обучения, специальное расписание диффузии.

Процесс сбора и подготовки данных включает как чисто картиночные данные, так и короткие видеоклипы разного разрешения и содержания. Модели умеют:

— генерировать видео по тексту;
— генерировать видео с целевым объектом (человеком, животным, предметом);
— редактировать видео на основе инструкций.

Дополнительно к видеомоделям исследователи и инженеры из Meta обучили модель для озвучки видео — MovieGen-Audio.

Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction

Авторы переосмысливают авторегрессию в картиночных моделях и предлагают токенизировать изображение по масштабу, а не по пространственным патчам. Новый класс моделей обгоняет предшественников по времени генерации, при этом не уступая по качеству. Подробнее расскажем о статье в следующей части подборки.

CV Time
___
Meta признана экстремистской организацией, а Facebook и Instagram запрещены на территории РФ
  • ❤ 6
  • 👍 3
  • 🔥 2
More from @timeforcv
  1. Sep 29, 2026Четыре способа испортить предсказание диффузионной модели Сегодня делимся обзором четырёх…
  2. Sep 25, 2026Foveated Diffusion: Efficient Spatially Adaptive Image and Video Generation Разбираем стат…
  3. Sep 16, 2026When Rubrics Fail: Error Enumeration as Reward in Reference-Free RL Post-Training for Virt…
  4. Sep 14, 2026Trustworthy Image Authentication using Forensic Knowledge Graphs На ECCV 2026 прослеживали…
  5. Sep 11, 2026Мы всё ещё на ECCV: репортаж с воркшопа о квантовых вычислениях в компьютерном зрении Наш…
  6. Sep 10, 2026Больше CV на ECCV! Наши инженеры поделились ещё двумя интересными работами на тему компьют…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →