使用文本 - 图像扩散模型生成的图像及其内部的文本 - 图像交叉注意力作为监督伪掩码，通过提出的方法 “attn2mask”，我们实现了一种不依赖于真实图像或手动标注的语义分割训练方法。实验证明，attn2mask 在 PASCAL VOC 上取得了令人满意的结果，而完全不使用真实训练数据进行分割，并且对于更多类别的情景，如 ImageNet 分割，也有很好的扩展性。同时，attn2mask 还表现出了基于 LoRA 的微调的适应能力，可以将其迁移到遥远的领域，如 Cityscapes。

Sep, 2023

本研究揭示了扩散模型中隐藏的丰富多模态知识的一种新方法，用于分割任务。

Sep, 2023

最近的研究探讨了利用预训练的文本 - 图像判别模型（如 CLIP）来解决与开放词汇语义分割相关的挑战。然而，值得注意的是，这些模型基于对比学习的对齐过程可能无意中导致重要的定位信息和物体完整性的丢失，这对于实现准确的语义分割至关重要。最近，人们越来越有兴趣将扩散模型应用于文本到图像生成任务以外的领域，特别是在语义分割领域。这些方法利用扩散模型生成注释数据或提取特征以促进语义分割。为此，我们揭示了生成式文本到图像条件扩散模型作为高效的开放词汇语义分割器的潜力，并引入了一种名为 DiffSegmenter 的无需训练的新方法。具体而言，通过将输入图像和候选类别输入到现成的预训练条件潜在扩散模型，由去噪 U-Net 产生的交叉注意力图直接用作分割分数，然后由后续的自注意力图进一步细化和完成分割。此外，我们精心设计了有效的文本提示和类别过滤机制以进一步增强分割结果。在三个基准数据集上的广泛实验证明，所提出的 DiffSegmenter 在开放词汇语义分割方面取得了令人印象深刻的结果。

Sep, 2023

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

一个统一的表示学习模型，通过使用扩散模型、U-Net、注意机制和反馈机制，能够在多个任务上竞争最先进的无监督图像表示学习方法。

Nov, 2023

本文提出一种使用掩码自编码器作为扩散模型的条件，进而重复生成预训练视觉表示的方法，具备强大的下游识别任务的初始化能力，高质量图像修复和无需额外努力即可应用于视频分类等许多优点。同时，本文还对设计选择的利弊进行了全面的研究并建立了扩散模型和掩码自编码器之间的联系。

Apr, 2023

本文提出了 DiffusionSeg 框架，利用预训练和扩散模型实现无监督物体发现，并采用合成 - 利用两阶段策略来缓解数据不足和结构差异问题，采用反演技术将图像映射回扩散特征，通过大量实验验证了该方法的优越性。

Mar, 2023

我们在地球观测任务中研究使用生成图像扩散来解决标注数据稀缺的问题，并发现生成的样本在提高卫星语义分割的定量性能方面取得了显著的改进。

Mar, 2024

我们提出了一种基于先验的去噪训练框架，并将先训练和微调范式纳入扩散模型的训练过程，从而显着提高了训练效率和生成的图像质量。

Jun, 2023

使用预训练的冻结稳定扩散的 MaskDiffusion 方法实现了开放词汇的语义分割，在没有额外训练或注释的情况下取得了较其他可比的无监督分割方法显著的定性和定量改善。

Mar, 2024