ترجمه فارسی مقاله حل مسائل معکوس ویدئو با استفاده از مدل های انتشار تصویر

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Solving Video Inverse Problems Using Image Diffusion Models
عنوان مقاله به فارسی حل مسائل معکوس ویدئو با استفاده از مدل های انتشار تصویر
نویسندگان Taesung Kwon, Jong Chul Ye
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 22
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,Artificial Intelligence,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 4 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 22 pages, 16 figures
توضیحات به فارسی ارسال شده در 4 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 22 صفحه ، 16 شکل
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Recently, diffusion model-based inverse problem solvers (DIS) have emerged as state-of-the-art approaches for addressing inverse problems, including image super-resolution, deblurring, inpainting, etc. However, their application to video inverse problems arising from spatio-temporal degradation remains largely unexplored due to the challenges in training video diffusion models. To address this issue, here we introduce an innovative video inverse solver that leverages only image diffusion models. Specifically, by drawing inspiration from the success of the recent decomposed diffusion sampler (DDS), our method treats the time dimension of a video as the batch dimension of image diffusion models and solves spatio-temporal optimization problems within denoised spatio-temporal batches derived from each image diffusion model. Moreover, we introduce a batch-consistent diffusion sampling strategy that encourages consistency across batches by synchronizing the stochastic noise components in image diffusion models. Our approach synergistically combines batch-consistent sampling with simultaneous optimization of denoised spatio-temporal batches at each reverse diffusion step, resulting in a novel and efficient diffusion sampling strategy for video inverse problems. Experimental results demonstrate that our method effectively addresses various spatio-temporal degradations in video inverse problems, achieving state-of-the-art reconstructions. Project page: https://solving-video-inverse.github.io/main/

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

به تازگی ، حل کننده های مسئله معکوس مبتنی بر مدل (DIS) به عنوان رویکردهای پیشرفته برای پرداختن به مشکلات معکوس ، از جمله تصویر فوق العاده با وضوح تصویر ، دفع ، وارد کردن و غیره ظاهر شده اند.تخریب فضا-زمانی به دلیل چالش های موجود در آموزش مدلهای انتشار ویدیویی تا حد زیادی ناشناخته است.برای پرداختن به این مسئله ، در اینجا ما یک حل کننده ویدیوی مبتکر معکوس را معرفی می کنیم که فقط از مدل های انتشار تصویر استفاده می کند.به طور خاص ، با ترسیم الهام از موفقیت نمونه انتشار تجزیه شده اخیر (DDS) ، روش ما با بعد زمان یک فیلم به عنوان بعد دسته ای از مدل های انتشار تصویر رفتار می کند و مشکلات بهینه سازی فضایی و زمانی را در دسته های فضایی و زمانی دنیم شده حل می کندهر مدل انتشار تصویر.علاوه بر این ، ما یک استراتژی نمونه برداری از انتشار سازگار با هم را معرفی می کنیم که با همگام سازی اجزای نویز تصادفی در مدل های انتشار تصویر ، سازگاری را در میان دسته ها تشویق می کند.رویکرد ما به طور هم افزایی نمونه برداری از دسته ای را با بهینه سازی همزمان دسته های فضا-زمانی denoised در هر مرحله انتشار معکوس ترکیب می کند ، و در نتیجه یک استراتژی نمونه گیری انتشار جدید و کارآمد برای مشکلات معکوس ویدیویی ایجاد می شود.نتایج تجربی نشان می دهد که روش ما به طور موثری به تخریب های مختلف فضایی-زمانی در مشکلات معکوس ویدیویی ، دستیابی به بازسازی های پیشرفته می پردازد.صفحه پروژه: https://solving-video-inverse.github.io/main/

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.