Investigando a dinâmica de remoção de ruído da difusão para o aprendizado contrastivo de representações

arXiv:2607.09067v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: Os modelos de difusão de texto para imagem exibem uma capacidade generativa sem precedentes e contêm ricas representações intermediárias que podem ser úteis para tarefas discriminativas de visão. Motivados por essa observação, estudamos uma questão específica: como a dinâmica de remoção de ruído de um modelo de difusão pré-treinado pode ser adaptada para dar suporte ao aprendizado discriminativo de representações, ao mesmo tempo em que preserva seu comportamento generativo sob atualizações eficientes em termos de parâmetros? Apresentamos o D$^3$CL ...