[发明专利]经由从粗略到精细的扩展和采样的基于能量的生成模型在审
| 申请号： | 202111149290.2 | 申请日： | 2021-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN114283056A | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 谢建文;赵阳;李平 | 申请（专利权）人： | 百度（美国）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;王艳春 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文提出了基于能量的模型(EBM)的实施方式，EBM可经由多阶段从粗略到精细的扩展和采样策略的实施方式进行训练。训练方法的实施方式从低分辨率的图像中学习粗略级EBM开始，然后随着学习的进行而逐渐过渡到通过扩展能量函数从更高分辨率的图像中学习更精细级EBM。实施方式具有平滑学习和采样的计算效率。在所有EBM中，所测试的实施方式在图像生成方面达到了最佳性能并成功合成了高保真图像。实施方式还可用于图像恢复和分布外检测。框架实施方式可进一步推广以用于单边无监督图像到图像转换，并在模型大小和训练预算方面击败基准方法。本文还提出了解释转换动态的基于梯度的生成显著性方法的实施方式。 | ||
| 搜索关键词： | 经由 粗略 精细 扩展 采样 基于 能量 生成 模型 | ||
【主权项】：
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