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dzと入力するとdiseaseに、TXはtreatmentに、DXはdiagnosisに変換されていました。
毎回数秒、あるいはそれ以下の時間を節約するだけかもしれませんが、
これらの項を足し合わせると、各ステップでの点の全体的な動きdxが得られる。
OpenAIのチームが行ったように、画像とキャプションのペアを使用して拡散モデルを訓練する場合、このアイデアは、モデルがノイズ除去を学習している画像についてより多くのコンテキストを持っているため、より正確に画像からノイズを除去するためにテキスト情報を使用するように学習するということです。
それがマイマイDXスプラッシュだ。
くそ、多いな。