生成模型

在人工智能领域，物体生成模型的性能高度依赖于训练数据的质量。现实世界的数据集往往包含大量干扰数据点，这些噪声严重影响了模型的收敛速度和生成效果。传统的数据清洗方法通常依赖于人工标注或简单的启发式规则，效率低下且难以扩展。本文提出了一种创新的自适应干扰去除框架，能够显著提升物体生成模型的训练效率和输出质量。 干扰数据的定义与分类 干扰数据点是指在训练集中不符合…