Generalization error bound for denoising score matching under relaxed manifold assumption

Телешева Э. Д., Гущин М. И., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 № S С. 388–399

Задача генерации высококачественных синтетических данных имеет ключевое значение для многих задач, связанных с наукой о данных. Сгенерированный набор данных может сократить затраты на дополнение существующих данных дополнительными, например в физике, или помочь с защитой конфиденциальности, например в банковской сфере. Однако генерация табличных данных является сложной задачей, поскольку данные содержат как числовые, так и категориальные признаки. ...

Добавлено: 12 февраля 2026 г.

Перераспределение примеси на границе поликремний — кремний при моделировании диффузии из поликремния в TCAD при различных моделях диффузии

Федотов А. В., Самбурский Л. М., Наноиндустрия 2025 Т. 18 № S11-2(135) С. 859–861

Параметры границы раздела поликремний — кремний при моделировании термических процессов существенно зависят от выбора модели диффузии из имеющихся в TCAD. В данной работе на основе экспериментальных данных проведено сравнение имеющихся в TCAD моделей диффузии в применении к этим материалам и даны рекомендации к выбору модели. ...

Добавлено: 5 ноября 2025 г.

MaterialFusion: High-Quality, Zero-Shot, and Controllable Material Transfer with Diffusion Models

Garifullin K., Nikolaev Maxim, Kuznetsov A. и др., / Cornell University. Серия Computer Science "arxiv.org". 2025.

Manipulating the material appearance of objects in images is critical for applications like augmented reality, virtual prototyping, and digital content creation. We present MaterialFusion, a novel framework for high-quality material transfer that allows users to adjust the degree of material application, achieving an optimal balance between new material properties and the object’s original features. MaterialFusion ...

Добавлено: 24 февраля 2025 г.

Regularized Distribution Matching Distillation for One-step Unpaired Image-to-Image Translation

Ракитин Д. Р., Ivan Shchekotov, Ветров Д. П., , in: ICML 2024 Workshop on Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling.: OpenReview, 2024. P. 1–21.

Добавлено: 19 февраля 2025 г.

MMCP Team at ImageCLEFmed MEDVQA-GI 2024 Task: Diffusion Models for Text-to-Image Generation of Colonoscopy Images

Чайчук М. В., Тутубалина Е. В., Transactions of the Association for Computational Linguistics 2024

Добавлено: 13 декабря 2024 г.

Group and Shuffle: Efficient Structured Orthogonal Parametrization

Горбунов М. А., Юдин Н. Е., Соболева В. В. и др., , in: 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024).: [б.и.], 2024. P. 68713–68739.

Добавлено: 26 ноября 2024 г.

Guide-and-Rescale: Self-guidance Mechanism for Effective Tuning-Free Real Image Editing

Titov V., Khalmatova M., Иванова А. А. и др., , in: 18th European Conference, Milan, Italy, September 29–October 4, 2024, Proceedings, Part LXXI. Computer Vision – ECCV 2024. (LNCS, volume 15129).: Springer, 2024. P. 235–251.

Добавлено: 26 ноября 2024 г.

Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models

Andrey Okhotin, Dmitry Molchanov, Arkhipkin V. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023).: Curran Associates, Inc., 2023. P. 10038–10067.

Добавлено: 15 февраля 2024 г.