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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité du morphing facial avec des modèles de diffusion.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des échantillons générés dans les modèles de diffusion.

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Le flow matching propose une nouvelle façon de générer des échantillons de données de manière efficace.

Une nouvelle approche améliore la génération de signaux RF pour une meilleure communication sans fil.

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Entrainant la relation entre la symétrie et les séquences de bits en cryptographie.

Cet article examine comment les LLMs peuvent générer des tableaux synthétiques de manière efficace tout en abordant les principaux défis.

RFM améliore la génération de données en gérant efficacement les contraintes de frontière.

Le matching de flux statistique améliore la modélisation générative pour les défis de données discrètes.

Ce document examine comment le transfert de connaissances améliore la précision des modèles génératifs.

Explorer le rôle des données synthétiques pour améliorer les systèmes d'IA en santé.

APIGen génère des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour les agents d'appel de fonctions.

Cet article traite de la façon dont les personas peuvent améliorer la création de données synthétiques pour l'entraînement des modèles.

Une nouvelle méthode qui améliore la génération de séquences et la prise de décisions en IA.

Les modèles de diffusion transforment la génération de données et établissent de nouvelles normes en matière de qualité.

Une méthode pour créer des ensembles de données sur mesure pour répondre à des questions en utilisant des infos variées.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la confidentialité et la qualité des données ECG.

Découvre comment les modèles de diffusion transforment le bruit en échantillons de données réalistes.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images pour la conduite autonome dans des conditions difficiles.

De nouvelles méthodes de données synthétiques améliorent la précision et la compréhension de la détection d'objets basée sur le langage.

KSGAN améliore les modèles génératifs avec une mesure de distance unique pour une meilleure génération d'échantillons.

Cet article passe en revue les capacités et les limites des transformateurs de diffusion latente.

Un nouveau modèle utilise du texte pour guider la création de données LiDAR, réduisant les coûts et améliorant l'exactitude.

Un aperçu de comment les modèles de diffusion génèrent des données et leurs utilisations pratiques.

S-SYNTH génère des images de peau synthétiques pour améliorer la formation des IA en dermatologie.

Explorer comment les modèles de diffusion transforment et génèrent des données grâce à du bruit systématique et à la dé-bruitisation.

Une nouvelle méthode réduit le temps de calcul dans les modèles de diffusion tout en maintenant la qualité des résultats.

Des recherches montrent que les modèles génératifs améliorent l'apprentissage auto-supervisé dans la classification des séries temporelles.

Explorer le rôle des propriétés géométriques dans la qualité des données générées.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des petits modèles de langue pour de meilleures conversations.

Explorer comment les GANs peuvent améliorer la traduction pour les langues avec peu de données.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour générer des données synthétiques en utilisant différents modèles.

AutoGeo génère des images géométriques de haute qualité pour l'entraînement de l'IA.

Une étude révèle que des modèles moins chers pourraient produire de meilleures données d'entraînement pour les tâches de raisonnement.

Un nouveau modèle améliore la génération de séries temporelles en capturant des caractéristiques de données simples et complexes.