Edge-preserving noise for diffusion models
边缘保留噪声用于扩散模型
机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） ； Advanced Micro Devices（先进微器件）
AI总结 本文提出一种边缘保留的扩散过程，通过混合噪声方案在边缘感知调度器中平滑过渡，提升结构细节捕捉能力，同时保持全局性能，并在图像生成和结构引导任务中取得改进。
大厂专区
AMD
CaptionQA: Is Your Caption as Useful as the Image Itself?
CaptionQA: 你的描述是否和它所代表的图像一样有用？
机构 * Advanced Micro Devices, Inc.（先进微器件公司） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Northwestern University（西北大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
AI总结 CaptionQA通过评估生成描述在下游任务中的实用性，揭示了图像与描述之间的效用差距，涵盖四个领域，包含25个顶级和69个子类别，提供33,027个密集标注的多选问题。
Bit-Accurate Modeling of GPU Matrix Multiply-Accumulate Units: Demystifying Numerical Discrepancy and Accuracy
GPU矩阵乘法-累加单元的位精确建模：解开数值差异和精度的谜团
机构 * NVIDIA（英伟达） ； AMD（超微半导体）
AI总结 本文提出CLFP框架，构建了十种GPU架构的MMA操作位精确算术模型，揭示了四个精度瓶颈和一个数值不对称设计，为未来MMA单元设计提供指导。
