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Modelos de Difusão transformam a geração de dados e estabelecem novos padrões de qualidade.

Um jeito de criar conjuntos de dados personalizados pra responder perguntas usando informações diversas.

Novos métodos visam melhorar a privacidade e a qualidade dos dados de ECG.

Descubra como os modelos de difusão transformam barulho em amostras de dados realistas.

Um novo método melhora a geração de imagens para direção autônoma em condições adversas.

Novos métodos de dados sintéticos melhoram a precisão e a compreensão da detecção de objetos baseada em linguagem.

KSGAN melhora modelos generativos com uma medida de distância única para uma melhor geração de amostras.

Esse artigo analisa as capacidades e os limites dos transformadores de difusão latente.

Um novo modelo usa texto pra guiar a criação de dados de LiDAR, reduzindo custos e melhorando a precisão.

Um olhar sobre como os modelos de difusão geram dados e suas aplicações práticas.

S-SYNTH gera imagens de pele sintética pra melhorar o treinamento de IA em dermatologia.

Explorando como os modelos de difusão transformam e geram dados através de um processo de ruído e desruído sistemático.

Um novo método reduz o tempo de computação em modelos de difusão sem perder a qualidade da saída.

Pesquisas mostram que modelos generativos melhoram o aprendizado auto-supervisionado na classificação de séries temporais.

Explorando o papel das propriedades geométricas na qualidade dos dados gerados.

Um novo método melhora o treinamento de pequenos modelos de linguagem pra conversas melhores.

Explorando como GANs podem melhorar a tradução para línguas com poucos dados.

Este artigo fala sobre um novo método pra gerar dados sintéticos usando vários modelos.

AutoGeo gera imagens geométricas de alta qualidade para treinamento de IA.

Estudo revela que modelos mais baratos podem produzir dados de treinamento melhores para tarefas de raciocínio.

Um novo modelo melhora a geração de séries temporais ao capturar características de dados simples e complexas.

Estudo avalia a criação e a análise de imagens de satélite sintéticas.

COG melhora a mistura de variáveis latentes em modelos generativos.

TCDiff melhora a criação de rostos sintéticos pra reconhecimento facial mais eficiente.

A KnoWoGen oferece um sistema novo para criar conjuntos de dados em trabalho de conhecimento, lidando com limitações importantes.

Uma nova arquitetura QGAN melhora a escalabilidade e a qualidade da geração de dados.

Pesquisadores melhoram a geração de dados através do estudo de Autoencoders Variacionais Hierárquicos Condicionais.

Um método automatiza a geração de pares de imagem e texto para conjuntos de dados de sensoriamento remoto.

Um novo método melhora a geração de cenários de tráfego usando entradas em linguagem natural.

Um novo método aumenta a geração de dados de textura para modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método transforma dados tabulares em binário pra gerar dados sintéticos de forma eficiente.

A pesquisa melhora a geração de dados em machine learning usando métodos sintéticos para explicações mais claras.

Um novo método para avaliar agentes de IA no suporte ao cliente por meio da geração de testes.

Um novo método pra acelerar a saída do modelo de difusão sem perder qualidade.

Este artigo apresenta uma nova abordagem para criar dados sintéticos para análise e modelagem.

O Free-Mask automatiza a rotulagem de imagens, aumentando a eficiência da segmentação semântica.

Uma nova abordagem para gerar dados usando correspondência de fluxo e métodos bayesianos.

Explorando como dados sintéticos protegem a privacidade enquanto permitem análises de dados complexas.

A pesquisa analisa a eficácia de imagens geradas por IA para o treinamento de robôs.

Um novo método melhora a eficiência de treinamento para modelos de difusão.