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    CVPR 2025 Oral | DiffFNO：傅里叶神经算子助力扩散，开启任意尺度超分辨率新篇章

    此方法将图片 视作从空间坐标到 RGB 值的方程，通过 WFNO 学习此类方程之间的任意分辨率超分映射，在门控机制的调适下与空域算子协作，再由自适应求解器高效地用扩散模型进一步优化重构结果 的质量。...二、加权傅里叶神经算子与模式重平衡 传统 FNO 在频域对输入特征进行截断处理，舍弃高频模式以降低计算量，但这也导致超分场景中纹理、边缘等细节难以恢复。...采用经典的 RK4 高阶求积器，兼顾精度与效率。...六、总结 本文介绍了 DiffFNO，一种以神经算子强化扩散的新颖任意分辨率方法。...通过加权傅里叶神经算子、门控融合机制、和自适应 ODE 求解器，该方法取得了优异的计算时效和高质量的重构，为看似矛盾的 “高精度” 与 “低成本” 取舍提供了新的思路。

    1.4K10

    扩散模型家族再添一员，最新 Cold Diffusion 不再依赖高斯噪声

    1 Diffusion model 再升华 目前业界出现的扩散模型变体层出不穷，但它们都有一个不变的核心：都是围绕随机噪声去除这个概念建立的。...对以往标准的扩散模型来说，其执行图像变换的前向过程，是由图像退化算子 D 来对图像添加高斯噪声。...同时我们还需要一个能把xt“变回”图像的恢复算子 R ，应有： 在有了图像退化算子 D 和 恢复算子 R 后，就可以借用扩散模型的标准方法对算子进行串联使用，从而实现退化运算-逆转退化的工作流程。...以模糊为退化运算方式 基于噪声的扩散模型中的前向扩散过程（即退化运算这一步）的优点是，在最后一步 T 处的退化图像分布只是一个各向同性的高斯分布。...因此，我们可以首先从各向同性高斯分布中抽取样本，然后通过反向扩散顺序对其进行去噪来执行（无条件）生成。

    1.8K20

    图像处理算法 面试题

    拉式算子用来改善因扩散效应的模糊特别有效，因为它符合降制模型。扩散效应是成像过程中经常发生的现象。...Laplacian算子一般不以其原始形式用于边缘检测，因为其作为一个二阶导数，Laplacian算子对噪声具有无法接受的敏感性；同时其幅值产生算边缘，这是复杂的分割不希望有的结果；最后Laplacian...边缘提取的基本问题是解决增强边缘与抗噪能力间的矛盾，由于图像边缘和噪声在频率域中同是高频分量，简单的微分提取运算同样会增加图像中的噪声，所以一般在微分运算之前应采取适当的平滑滤波，减少噪声的影响。...分类的难度是通过分类器的输出估计的。 3、关键字static的作用是什么？ 解：1）在函数体，一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。...卷积神经网络与神经网络的区别。 卷积层的作用、pooling层的作用，全连接层的作用。 过拟合和欠拟合分别是什么，如何改善。 1×1卷积和的作用。 计算卷积神经网络某一层参数量。

    1.1K30

    拨开数据迷雾：AODDiff——用概率扩散模型重绘大气污染的完整图景

    研究背景与问题 气溶胶光学深度(AOD)是大气科学中的核心参数，表征气溶胶对太阳辐射的消光效应，对气候建模、空气质量监测及野火排放估算等至关重要。...，结合原始掩码A和随机dropout掩码B，形成训练掩码Ã，显式向网络提供缺失区域位置信息 3.3 扩散模型架构 使用3D U-Net架构处理时空数据立方体 编码器逐步降低空间分辨率提取多尺度特征 解码器重建信号...观测引导：通过Langevin动力学在保持先验一致性的同时满足观测约束 噪声退火：向优化后的干净数据重新注入高斯噪声，维持扩散轨迹一致性 DAPS相比传统步进式引导(DPS)的优势在于：解耦约束强制与扩散轨迹...实验验证 4.1 数据与设置 数据源：MERRA-2再分析数据(2015-2025年)，覆盖东亚和南亚区域 时空分辨率：0.5°纬度×0.625°经度，小时级时间分辨率 观测算子： 掩码算子Aₘₐₛₖ：...气象学家公众号转载信息旨在传播交流，其内容由作者负责，不代表本号观点。文中部分图片来源于网络，如涉及内容、版权和其他问题，请联系小编处理。

    14710

    告别 90% 误报率：基于算子级血缘实现精准数据治理与变更影响分析

    缺陷二：静态快照，无法应对动态逻辑场景：链路中存在通过临时表、嵌套子查询或 DBLINK 进行的动态数据加工。表级分析：解析器无法穿透这些动态逻辑，导致血缘断链，关键下游被漏报。...参考标杆：招商银行利用其进行 DataOps 协同，代码上线前评估时间缩短 50%，整改时间缩短 70%；兴业银行实现变更影响分析扩散度降低 80%；民生银行构建了事前事中的变更协作机制。...场景二：全链路主动风险防控兴业银行将敏感数据标签与算子级血缘结合，实现标签沿精准链路自动扩散，打标效率提升 95%。同时，在数据任务上线前自动评估变更影响，有效避免了核心报表因上游改动而“暴雷”。...在日常研发中，建立了元数据驱动的协同流程，显著提升了数据交付的质量与效率。常见问题 (FAQ)Q1: 表级血缘、列级血缘和算子级血缘到底有什么区别？...场景驱动价值：精准血缘的价值在于应用，如在自动化监管盘点中提效 20 倍，在主动变更防控中降低扩散度 80%，在 DataOps 协同中节省数百人月。

    17310

    Biotechnol | PHATE：高维生物数据的可视化方法

    通过度量MDS算法将势距离中的信息压缩到低维度以进行可视化，该MDS通过将低维度空间中的距离与输入距离进行匹配来创建嵌入。 表1对这些步骤进行了概述： 表1 PHATE算法中的一般步骤 ?...3.2局部相似与扩散算子 在具有非线性和噪声结构的生物数据集中，全局欧氏距离并不能反映数据转移。因此，研究人员将全局欧氏距离转化为局部相似性，以量化欧几里得空间数据点之间的相似之处（图 2c)。...随机游走中的初始概率是通过归一核矩阵中行的总和来计算的，在使用上述高斯核的情况下得到以下结果： ? ? Pz是一个马尔可夫转移矩阵，这个矩阵也称为扩散算子。...为了将概率空间转为能量空间，研究人员对幂扩散算子中的概率进行对数变换，并将数据中的局部能量势之间的L2距离视为固有数据距离。 数学上，对于 ? ? 将t阶势距离定义为： ?...3.4将势距离嵌入低维 一种流行的嵌入扩散几何的方法是利用扩散算子的位置来建立数据的扩散映射，然而这种方法倾向于将进展轨迹分离成许多扩散坐标。

    73660

    慕尼黑工大等出品扩散模型“红宝书”:从小白到专家,揭秘AIGC的通用数学本质！

    算子理论：无穷小生成元（Infinitesimal Generator）及其伴随算子（Adjoint Operator）。...第6章（最大似然与ELBO） 了解训练目标；以及 第8章（隐空间扩散） 学习如何在隐空间中执行扩散。...针对熟悉离散时间扩散的从业者的阅读建议（图2中的进阶路径）： 如果读者熟悉离散时间扩散并对连续时间理论感兴趣，可以直接跳至 第5章（连续时间扩散），并在必要时参考 第3章（离散时间介绍） 和 第4章（连续至离散时间扩散...第7章：通过无穷小生成元及其伴随算子统一连续和离散扩散的通用框架，展示了 SDEs 和 CTMCs 如何作为特例出现。...第8章：在学习到的隐空间中执行扩散，以及针对离散数据的连续与离散方法之间的联系。 细节阅读原文，非常干货。

    10910

    ICLR2023 | 基于能量受限扩散的可扩展transformer

    现实世界数据生成通常错综复杂，与标准学习方法中的独立同分布数据假设相去甚远，这对于揭示学习实例表示的几何结构构成了挑战。...为此，作者引入了一种能量受限扩散模型，通过它们的相互作用将数据集中的实例信息相互传递。实验证明了作者的模型在各种任务中作为通用编码器的广泛适用性，具有出色的性能。...图 1 为了解决这个困境，作者提出了一种新颖的通用编码器框架（如图1所示），从观测数据（部分标记实例的数据集）中揭示数据依赖关系。...梯度算子 ∇ 用来衡量源状态和目标状态之间的差异。而散度算子 ∇∗ 用来对某一点上的信息流进行求和。这两个算子都是在由 N 个位置组成的离散空间上定义的。...这些数据集不包含图结构，因此作者对于GNN竞争对手使用kNN来构建基于输入特征的图，并且对DIFFORMER不使用输入图。

    41020

    图像处理常用算法—6个算子 ！！

    Sobel算子包含两个3x3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。在实际应用中，常用如下两个模板来检测图像边缘。...一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数，定义了更适合于数字图像处理，将拉式算子表示为离散形式： 离散拉普拉斯算子的模板： 其扩展模板： 拉式算子用来改善因扩散效应的模糊特别有效，因为它符合降制模型...扩散效应是成像过程中经常发生的现象。...Laplacian算子一般不以其原始形式用于边缘检测，因为其作为一个二阶导数，Laplacian算子对噪声具有无法接受的敏感性；同时其幅值产生算边缘，这是复杂的分割不希望有的结果；最后Laplacian...6、Canny算子 该算子功能比前面几种都要好，但是它实现起来较为麻烦，Canny算子是一个具有滤波，增强，检测的多阶段的优化算子，在进行处理前，Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声，

    2.1K11

    使用 Langevin 扩散对流形进行采样和估计

    使用紧致黎曼流形上的不变测度 dμϕ∝e−ϕdvolg 对本质上定义的朗之万扩散进行离散化，得出采样和估计的误差界限。...考虑了两种基于离散马尔可夫过程的 μϕ 线性泛函估计器：基于单个轨迹的时间平均估计器和基于多个独立轨迹的集合平均估计器。...对 ϕ 不施加超出名义平滑度水平的任何限制，在离散化步长中，导出两个估计量的偏差和方差的一阶误差界限。...误差阶数与欧几里得空间和平坦空间中的最优速率相匹配，并导致离散马尔可夫过程的不变测度 μϕ 和平稳测度之间的距离存在一阶界限。...证明技术的通用性利用了两个偏微分方程和对应于朗之万扩散的算子半群之间的联系，使它们适合于研究与朗之万扩散相关的更通用的采样算法。讨论了将分析扩展到非紧流形情况的条件。

    26110

    数据治理新解法：基于算子级血缘的主动元数据如何破解数仓重构难题？

    摘要：本文深入探讨了数据仓库重构中因依赖链路“看不清”而导致的三大核心痛点：依赖黑盒、变更失控与成本黑洞。...通过对比传统血缘工具的局限，解析了基于算子级血缘的新技术范式如何通过>99%的解析准确率、行级裁剪等能力，实现数据链路的“白盒化”透视与精准影响分析。...数据仓库重构是许多企业数据治理与现代化进程中的关键一步，但“看不清”复杂的依赖链路往往让决策者望而却步。传统血缘工具在解析精度和颗粒度上的不足，导致变更风险高、治理成本失控。...案例成效：招商银行在数仓迁移与 DataOps 实践中，通过自动化工具节省了 500+ 人月 的工作量。...六、 常见问题 (FAQ)Q1: 算子级血缘和传统的列级血缘到底有什么区别？算子级血缘不仅解析字段间的映射关系，更深入到 SQL 内部的过滤、连接、聚合等计算逻辑（即“算子”）。

    18310

    时延降低 50%，小红书图数据库如何实现多跳查询性能大幅提升

    在企业内部进行新的改造和优化时，必须谨慎评估所采取的措施是否会对原有方案产生负优化。我们不希望新方案还未能带来收益，反而破坏了原有的系统。因此，架构总体上与原来保持一致。...3.2 如何与原有执行框架兼容 原有代码中每一个操作都是用算子方式实现。为了让分布式并行查询的实现与原有框架兼容，我们把「转发」也定义为一个算子，取名为 Forward。...这一算子的功能类似于 Spark 中的 Shuffle 算子、或 OceanBase 中的 Exchange 算子，关键在于它能够确保查询在分布式环境中顺畅执行。...通过这种方式，当 REDgraph-Server 准备执行 GetNeighbors、GetVertices 算子时，它会首先执行 FORWARD、CONVERGE算子，将必要的数据和查询计划转发到其他服务器...而在目前的业务场景上来看，其实负载不均衡的现象不算严重，例如风控的一个比较大的集群，其磁盘用量最高和最低的也不超过 10%，所以问题其实并没有想象中的那么严重。

    84510

    迁移学习「求解」偏微分方程，条件偏移下PDE的深度迁移算子学习

    由于缺乏针对特定任务的算子（operator）学习和不确定性量化的 TL 方法，在这项工作中，研究人员提出了一个使用神经算子在条件转换下高效 TL 的新框架。...在这项工作中，研究人员采用了更通用的深度神经算子 (DeepONet)，它使我们能够充分学习算子，从而对任意新输入和复杂域执行实时预测。...为了测试该方法在具有挑战性的情况下的性能，考虑具有不连续性和缺口的域（任务 TL3 和 TL4）。...（来源：论文） 场景三——Brusselator 扩散反应系统：最后，以 Brusselator 扩散反应系统为例，它描述了一种自催化化学反应，在该反应中，反应物质与另一种物质相互作用以提高其生产率。...（来源：论文） 总的来说，研究发现在解决条件分布不匹配的 PDE 问题时，转移先前获得的知识（即从模型的较低级别学习的域不变特征）和对网络的较高级别层进行优化，可以实现高效的多任务算子学习。

    91320

    画质重生，腾讯TEG香农实验室斩获CVPR 2025 UGC Video Enhancement 冠军

    提出一种结合AI编码器码率约束与时域连续性的联合损失函数，在stage3中有效的解决了时域稳定性的问题，同时去除了时域信息的冗余，使得在视频低码率下依然能保持较高的主观质量。... FPS，与Stage1中的算法类似，该模块也可不依赖整体框架单独运行。...Stage2中的去噪网络类似，但是将RepConv替换为SwinIR中的RSTB模块，这种修改很好的平衡推理速度与效果。...近几年，新兴的扩散模型领域发展很快，其通过模拟数据的生成过程，不仅能够生成高质量图像和视频，同时还很好的保持细节和结构的完整性，这一特性使得扩散模型在图像和视频修复与增强任务中展现出巨大的潜力，不过它也存在一些生成稳定性和保真度方面的挑战...扩散模型的增强效果展示 未来，腾讯TEG香农实验室将持续精进视频处理领域研究，探索前沿技术的实际应用与落地。

    76010

    数据治理新范式：破解动态 SQL 血缘追踪难题，实现自动化盘点与 DataOps 协同

    Aloudata BIG 作为全球首个算子级血缘主动元数据平台，正是这一新范式的代表，其解析准确率超过 99%。传统字段级 vs. 算子级血缘的本质区别：字段级：只知道数据“从哪个表的哪个字段来”。...落地路径：从“血缘可信”到“治理自动”的四步走企业可以遵循清晰的路径，基于可信的算子级血缘，逐步实现数据管理的自动化与智能化。...价值验证：金融标杆案例中的效率革命与风险化解在数据治理要求最严苛的金融行业，Aloudata BIG 已通过多家头部银行的实践验证，实现了显著的效率提升与风险化解。...兴业银行：在异构平台的血缘治理中，将端到端血缘链路完整性从 20% 提升至 90%，并实现敏感数据标签的自动沿血缘扩散，效率提升 95%。...这些案例证明，以算子级血缘为核心的主动元数据平台，能够将数据管理从被动、高成本的“负担”，转变为主动、高效的价值引擎。常见问题 (FAQ)Q1: 算子级血缘和传统的字段级血缘有什么区别？

    18410

    银行级数据血缘精度对比与自动化盘点实践

    实践验证：从“数月人工”到“8小时自动”的标杆案例算子级血缘的高精度价值，已在多家头部银行的核心场景中得到量化验证，成效可复制。...兴业银行敏感数据治理、异构平台血缘敏感数据标签沿算子级血缘自动扩散，打标效率提升95%；变更影响分析扩散度降低80%。...中国民生银行跨平台端到端血缘、事前事中变更协同新老平台算子级血缘连接准确率 98%；构建了“事前事中变更协作机制”。...共性价值：这些案例共同证明，高精度血缘将数据管理动作从低效的事后补救，转向高效的事前防控与事中协同，实现了对合规风险与运营风险的精准管控。5. 实施建议：银行如何选型与落地高精度血缘能力？...常见问题 (FAQ)Q1: DataHub 和 Aloudata BIG 在血缘解析上的最本质区别是什么？最本质区别是解析粒度。

    19910

    刚刚！ASP-DAC 2025最佳论文出炉，无问芯穹上交大论文获奖

    现有方法 在视频生成领域（包括图像生成），大量研究已经证实了视频扩散变换器（VDiT）的显著扩展潜力，例如 Sora 模型。...图 2：从相似性的角度与现有方法的比较 挑战 2：VDiT 算子的计算强度差异较大，导致利用率低下。 在文本生成中，大型语言模型（LLM）推理的主要耗时过程是生成单一 token 的向量。...由于图像大小相近，ViT 中不同算子的计算强度差异也较小。然而，在视频生成中，随着帧数增加，Act-W 操作与 Act-Act 操作的计算强度差异超过 10 倍。...研究背景以及动机 视频扩散 Transformer（VDiT） 通过将视觉变换器（ViT）引入扩散模型，VDiT 在 Sora 等视频生成工作中取得了前沿性能。...路由控制器通过映射控制器动态分配资源，结合路由开关调整连接路径，并利用 FIFO 队列临时存储数据，以适应不同算子的资源需求。

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