提出了一种新型的基于特征骨干网络和交叉注意力机制的生成对抗网络（GAN）辨别器，用于语义图像合成，实现了在 ADE-20K，COCO-Stuff 和 Cityscapes 数据集上与输入标签地图的图像质量和一致性方面的最先进结果，相较于最近的扩散模型，在推理过程中计算量减少了两个数量级。

Dec, 2023

我们提出了一种新的无标签条件的扩散模型，通过神经语意图像合成从预训练基础模型提取的神经布局作为条件来实现细粒度的空间控制，实验结果表明，通过神经语意图像合成合成的图片在语义分类、实例分离和物体方向上比较传统的无标签条件选项更具优势，同时，我们还展示了通过神经布局条件生成的图片能够有效地用于训练各种感知任务。

Jul, 2024

本文主要探讨如何通过线性转换生成图像的特征向量来实现对生成对图像内容的语义控制，并提出了两种基于语义的图像编辑方法：语义条件采样和语义图像编辑。

Apr, 2021

使用条件生成对抗网络（conditional GANs）从语义标签图中合成高分辨率照片般真实的图像，并通过使用新的对抗性损失、多尺度生成器和鉴别器体系结构，生成 2048x1024 的视觉吸引力结果。此外，我们将我们的框架扩展到与两个额外功能的交互式视觉操作，它们是：将对象实例分割信息整合进去以进行对象操作（如删除 / 添加对象和更改对象类别），以及提出一种方法，可以在给定相同输入的情况下，生成不同的结果，允许用户交互式地编辑对象外观。人的意见研究表明，我们的方法在深层图像合成和编辑方面的质量和分辨率方面都显着优于现有方法。

Nov, 2017

该研究提出使用基于类比的语义控制生成城市场景的方法，并证明该方法在各项指标和城市场景基准测试中优于现有基线。 此外，作者还证明了用于数据增强的实用性。

Jun, 2021

本研究提出了一种新的方法，改进了生成对抗网络（GANs）训练的能力，可以根据文本输入合成多样的图像，这种方法基于条件版本的 GANs，扩展了前人利用判别器中的辅助任务，通过负样本采样来构造积极和消极的训练样例，通过牛津 102 花卉数据集的实验结果表明，生成的图像更具多样性，特别是当负样本逐渐靠近语义空间中的积极样本时。

Dec, 2018

提出了一种新颖的 ECGAN 用于具有挑战性的语义图像合成任务，通过使用边缘作为中间表示，并采用注意力引导的边缘传输模块进行图像生成，设计了一个有效的模块来选择性地突出显示根据原始语义布局的类依赖特征图，通过对比学习方法和多尺度对比学习方法，强化了同一语义类别的像素嵌入生成更相似的图像内容，并利用多个输入语义布局的标记像素结构来明确地探索更多的语义关系。

Jul, 2023

本文提出了一种称为条件卷积层的卷积神经网络方法，该方法通过不同的权重生成不同的特征图，并通过简单而有效的方法进行条件调整，从而可以更有效地处理条件特征，金实验结果表明，使用提出的条件卷积层的生成模型可以比使用标准卷积层更好地生成类别相关的图像。

Jun, 2019

通过生成中间的卷积特征，该研究提出了首个针对中间卷积特征的综合方法，使得可以将生成的新特征成功地加入训练过程以提高语义分割的性能，实验证明这种生成的特征确实可以提高性能。

Sep, 2020

提出利用语义布局来综合生成逼真图像的新方法，该方法建立了区域之间的依赖关系并通过动态加权网络实现，既保留了语义区分，同时加强了语义相关性，提高了全局结构和细节的合成质量。

Sep, 2021