Yuejie Chi

Nuove tecniche migliorano l'efficienza dei modelli di diffusione per compiti generativi.

Introducendo un approccio innovativo per migliorare la qualità delle immagini a partire da dati rumorosi.

Questo studio propone un framework per capire i concetti nascosti nei dati complessi.

EFVFL offre un metodo stabile per comunicare in modo efficace senza condividere dati privati.

Nuove intuizioni sui modelli di diffusione migliorano la loro efficienza e adattabilità nella generazione di dati.

Esplorare algoritmi efficienti per l'apprendimento decentralizzato mantenendo la privacy dei dati.