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Un nouveau cadre génératif basé sur la dérive (drifting) accélère de deux ordres de grandeur la simulation CFD surrogate sans perte de précision.
Un décodeur VAE conditionné par une image de référence corrige l'asymétrie architecturale des modèles de diffusion latents pour la génération vidéo.
Un framework neuronal unifié pour résoudre des équations aux dérivées partielles avec seulement 3 % de données observées, via diffusion latente et apprentissage contrastif.