模型将几乎免费地部署在CPU上,而不是API服务。
DeWave训练流程
但是进一步的相关性研究发现,这种「慢地震」之后只是很可能伴随普通地震,但结论并不绝对。
然后,Johnson开始将这些发现应用于卡斯卡迪亚的地震数据。在地震数据中他们识别出了来自俯冲带的连续的信号。
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法,当应用于降级的面部图像时,可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力,引用了各种方法,如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等,DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复,确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同,提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验,而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。