🔬 condensed matter
Composing diffusion priors with explicit physical context via generative Gibbs sampling
यह शोध पत्र GG-PA प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा (training-free framework) है जो एसिम्प्टोटिक रूप से सटीक सैंपलिंग प्राप्त करने और वैज्ञानिक प्रणालियों में संदर्भ-प्रेरित वितरण बदलावों (context-induced distribution shifts) को बिना पुन: प्रशिक्षण के पुनः प्राप्त करने के लिए एक जनरेटिव गिब्स सैंपलर के माध्यम से पूर्व-प्रशिक्षित डिफ्यूजन प्रायर्स (pretrained diffusion priors) को स्पष्ट भौतिक संदर्भ के साथ जोड़ता है।