基于交叉注意力引导的无需训练的布局控制
通过修改跨注意力矩阵，在保持图像质量的同时改进控制能力，本研究以 ControlNet 为例，研究了几种现有的跨注意力控制方法的局限性，并提出了一种新的跨注意力操纵方法，通过定位描述来实现对生成图像的精细控制。
Feb, 2024
用不需要额外的训练的方法，通过交叉关注地图和掩膜引导实现文本到图像生成的空间控制。实验结果表明，所提出的方法在定性和定量上比基线方法实现了更准确的空间控制。
Aug, 2023
本研究提出了一种从文本提示中合成与之语义对齐的高保真度图像的方法，采用了粗到细的范式来实现布局规划和图像生成，并通过粒度不同的目标交互扩散方法以优于现有方法的方式生成布局和图像。
Aug, 2023
本研究提出了两个新的损失函数，用于在采样过程中根据给定的布局重新聚焦注意力图，以解决在多个对象、属性和空间组合都涉及到的情况下现有文本到图像综合方法无法精确遵循文本提示的问题，并通过 Large Language Models 合成的布局在 DrawBench 和 HRS 基准测试中进行了全面实验，证明了我们提出的方法可以轻松有效地集成到现有的文本到图像方法中，并始终提高其生成图像与文本提示之间的对齐度。
Jun, 2023
该研究提出了一种高分辨率稀疏注意力模块和一个生成器架构，可以在语义标签映射的基础上，有效地实现将输入图像的视觉细节转移至新布局。实验证明，该方法在图像修补和布局操作方面的性能得到了大幅提高。
Dec, 2020
利用大型语言模型作为布局生成器，改进了文本到图像生成模型，通过生成合理的对象布局来增强图像的构图和空间准确性，从而提高了图像质量。
Nov, 2023
基于大规模文本到图像模型，我们提出了一种新颖的方法，通过引入交叉注意力图，来解决多主题生成的挑战并提高图像生成的质量和多样性。我们的方法通过重新排列布局网格和引入新的损失项，实现了对生成图像中主题的更清晰定义和避免主题重叠。与其他方法相比，我们的方法在各种文本提示下更准确地捕捉了所需的概念。
May, 2024
本文提出了一种基于图像元素的深度生成模型 CGL-GAN，并设计了域对齐模块 DAM 来缩小训练和测试输入之间的差距，进而生成符合美感直觉的高质量图形布局。
Apr, 2022