#unrealneural #пытаюсьпонять
Lost in Latent Space

В статье исследуют использование латентных диффузионных моделей для быстрой и точной эмуляции динамических систем, показывая их устойчивость к сжатию до 1000x и превосходство над негенеративными методами за счет разнообразия предсказаний. Высокая вычислительная стоимость диффузионных моделей ограничивает их применение, поэтому авторы предлагают генерацию в латентном пространстве автоэнкодера, как в обработке изображений и видео. Эмуляция в латентном пространстве сохраняет точность, компенсирует неопределенность и требует тщательного выбора архитектур и оптимизаторов. Автоэнкодеры, используемые для сжатия данных в латентное пространство, позволяют эффективно представлять сложные системы, минимизируя вычислительные затраты, что особенно востребовано в задачах обработки изображений для генерации и реконструкции визуальных данных.

https://huggingface.co/papers/2507.02608

AI LAB | Лаборатория ИИ

#unrealneural #пытаюсьпонять
Lost in Latent Space

В статье исследуют использование латентных диффузионных моделей для быстрой и точной эмуляции динамических систем, показывая их устойчивость к сжатию до 1000x и превосходство над негенеративными методами за счет разнообразия предсказаний. Высокая вычислительная стоимость диффузионных моделей ограничивает их применение, поэтому авторы предлагают генерацию в латентном пространстве автоэнкодера, как в обработке изображений и видео. Эмуляция в латентном пространстве сохраняет точность, компенсирует неопределенность и требует тщательного выбора архитектур и оптимизаторов. Автоэнкодеры, используемые для сжатия данных в латентное пространство, позволяют эффективно представлять сложные системы, минимизируя вычислительные затраты, что особенно востребовано в задачах обработки изображений для генерации и реконструкции визуальных данных.

https://huggingface.co/papers/2507.02608

⚡3👍3

hottg.com/unrealneural/1721

242 viewsАртур Ишмаев, Jul 9 at 05:39