基于分数的扩散模型生成液态氩时间投影室图像
摘要：首次展示了使用生成性神经网络生成高保真度的液体氩时间投影室（LArTPC）类似数据的方法。这表明了针对自然图像开发的方法可以转化为全局稀疏但局部密集的LArTPC生成图像上。我们介绍了我们采用的方法，这是一种基于得分的生成性扩散模型的变体。我们使用几种不同的方法评估生成图像的保真度，包括使用用于评估自然图像的度量的变体、比较高维分布以及与LArTPC实验相关的比较。
作者：Zeviel Imani, Shuchin Aeron, Taritree Wongjirad
论文ID：2307.13687
分类：High Energy Physics - Experiment
分类简称：hep-ex
提交时间：2023-07-26