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El nuevo modelo reduce los recursos necesarios para generar imágenes de alta calidad.

Explorando las innovaciones en la generación de imágenes a través de Transformadores Interpolantes Escalables.

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TGV ofrece una mejor calidad de imagen al manejar los detalles y el ruido de manera efectiva.

Explorando métodos para mejorar la traducción de datos sin pares etiquetados.

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ConvFormer mejora la precisión de la segmentación en imágenes médicas al combinar CNNs y transformadores.

Nuevas técnicas mejoran la generación de datos en entornos limitados usando modelos de difusión reflejada.

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Entender los clasificadores de imágenes es clave para la confianza y la fiabilidad en varios campos.

Un nuevo método mejora la generación de gráficos de escenas al retener conocimiento a lo largo del tiempo.

CrossMAE mejora la eficiencia de la reconstrucción de imágenes sin depender de la autoatención.

Un nuevo método mejora el movimiento de la distribución de probabilidad usando redes neuronales.

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Una mirada a los conjuntos difusos y rugosos y su papel en el análisis de datos inciertos.

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Este estudio resalta la lucha de la IA con la comprensión de imágenes de múltiples paneles.

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