Buchumschlag

PROUD: PaRetO-gUided Diffusion Model for Multi-objective Generation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yao, Yinghua, Pan, Yuangang, Li, Jing, Tsang, Ivor, Yao, Xin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Alpha and Prejudice: Improving $α$-sized Worst-case Fairness via Intrinsic Reweighting
von: Li, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Co-Design of Antibody Sequences and Structures via Black-Box Guidance in a Shared Latent Space
von: Yao, Yinghua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributional Multi-objective Black-box Optimization for Diffusion-model Inference-time Multi-Target Generation
von: Tan, Kim Yong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Covariance-Adaptive Sequential Black-box Optimization for Diffusion Targeted Generation
von: Lyu, Yueming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Hierarchical Molecular Graph Representation in Multimodal LLMs
von: Hu, Chengxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fast Direct: Query-Efficient Online Black-box Guidance for Diffusion-model Target Generation
von: Tan, Kim Yong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A First-Order Multi-Gradient Algorithm for Multi-Objective Bi-Level Optimization
von: Ye, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diversified Batch Selection for Training Acceleration
von: Hong, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Harmless Rawlsian Fairness Regardless of Demographic Prior
von: Wang, Xuanqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IKNO: Infinite-order Kernel Neural Operators
von: Zhu, Pengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HBVLA: Pushing 1-Bit Post-Training Quantization for Vision-Language-Action Models
von: Yan, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Instructing Text-to-Image Diffusion Models via Classifier-Guided Semantic Optimization
von: Chang, Yuanyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning ORDER-Aware Multimodal Representations for Composite Materials Design
von: Li, Xinyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Flow-Direct: Feedback-Efficient and Reusable Guidance for Flow Models via Non-Parametric Guidance Field
von: Tan, Kim Yong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Advancing Analytic Class-Incremental Learning through Vision-Language Calibration
von: Zhao, Binyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Uncover and Unlearn Nuisances: Agnostic Fully Test-Time Adaptation
von: Srey, Ponhvoan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CoRet: Improved Retriever for Code Editing
von: Fehr, Fabio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FM-IRL: Flow-Matching for Reward Modeling and Policy Regularization in Reinforcement Learning
von: Wan, Zhenglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MLC-GCN: Multi-Level Generated Connectome Based GCN for AD Analysis
von: Zhu, Wenqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Flow-Factory: A Unified Framework for Reinforcement Learning in Flow-Matching Models
von: Ping, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evolving Diffusion and Flow Matching Policies for Online Reinforcement Learning
von: Zhang, Chubin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Modal Dataset Distillation in the Wild
von: Dang, Zhuohang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PaPaGei: Open Foundation Models for Optical Physiological Signals
von: Pillai, Arvind, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lang-PINN: From Language to Physics-Informed Neural Networks via a Multi-Agent Framework
von: He, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cross-Context Backdoor Attacks against Graph Prompt Learning
von: Lyu, Xiaoting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Olaf-World: Orienting Latent Actions for Video World Modeling
von: Jiang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Training-Free Dataset Pruning for Instance Segmentation
von: Dai, Yalun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Generative Models Meet Compressed Sensing, with Applications to Imaging and Finance
von: Guo, Zhengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Annealing Flow Generative Models Towards Sampling High-Dimensional and Multi-Modal Distributions
von: Wu, Dongze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

H-FedSN: Personalized Sparse Networks for Efficient and Accurate Hierarchical Federated Learning for IoT Applications
von: Gao, Jiechao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RetICL: Sequential Retrieval of In-Context Examples with Reinforcement Learning
von: Scarlatos, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FastAT Benchmark: A Comprehensive Framework for Fair Evaluation of Fast Adversarial Training Methods
von: Pan, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards More Accurate US Presidential Election via Multi-step Reasoning with Large Language Models
von: Yu, Chenxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Second-Order Fine-Tuning without Pain for LLMs:A Hessian Informed Zeroth-Order Optimizer
von: Zhao, Yanjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parsimony or Capability? Decomposition Delivers Both in Long-term Time Series Forecasting
von: Deng, Jinliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mastering Continual Reinforcement Learning through Fine-Grained Sparse Network Allocation and Dormant Neuron Exploration
von: Zheng, Chengqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RouteMark: A Fingerprint for Intellectual Property Attribution in Routing-based Model Merging
von: He, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FZOO: Fast Zeroth-Order Optimizer for Fine-Tuning Large Language Models towards Adam-Scale Speed
von: Dang, Sizhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PaCoRe: Learning to Scale Test-Time Compute with Parallel Coordinated Reasoning
von: Hu, Jingcheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Delta Sampling: Data-Free Knowledge Transfer Across Diffusion Models
von: Gao, Zhidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)