Sep, 2023

超越生成：利用文本至图像模型进行对象检测和分割

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TL;DR通过使用文本到图像合成框架（如 DALL-E、稳定扩散等），我们提出了一种新的范式，以自动产生具有准确标签的训练数据。该方法将训练数据生成分解为前景物体生成和上下文一致的背景生成部分，并演示了在五个物体检测和分割数据集上使用我们方法生成的合成数据用于训练可以产生与使用真实数据训练的模型性能相媲美甚至更好的目标检测器。
发现论文，激发创造
  • 使用扩散模型增强场景文本检测器的真实文本图像合成

    通过扩充背景与前景文字的整合，Diffusion Model based Text Generator (DiffText) 创造了一种能生成真实文本图像并优化文本探测器性能的新型合成数据集方法。

    Nov, 2023

  • 逼真图像合成用于准确识别场景中的文本

    通过语义一致性合成、视觉显著性确定和自适应文本外观模型等三个创新设计，提出了一种新的图像合成技术，用于生成大量标注数据，以用于训练准确和稳健的场景文本检测和识别模型。五个公共数据集的实验证明了该技术在训练精确和稳健的场景文本检测和识别模型方面的卓越性能。

    Jul, 2018

  • 自然图像中文本定位的合成数据

    介绍了一种新的自然图像中文本检测方法，它包括使用合成图像训练 Fully-Convolutional Regression Network (FCRN) 以高效执行所有位置和多个尺度的文本检测和边框回归，并且可以在 GPU 上处理 15 张图像 / 秒。

    Apr, 2016

  • 数据集扩散：基于扩散的像素级语义分割合成数据集生成

    通过利用文本到图像生成模型 Stable Diffusion (SD) 的文本提示、交叉注意力和自我注意力，我们引入了三种新技术：类别提示附加，类别提示交叉注意力和自我注意力指数化，从而生成与合成图像相对应的分割地图，这些地图可以作为训练语义分割器的伪标签，消除了对像素级注释的繁重需求，我们还在 PASCAL VOC 和 MSCOCO 两个数据集上进行了评估，我们的方法明显优于同行的工作。

    Sep, 2023

  • 室内场景物体检测训练数据的合成

    本文探讨了使用合成图像训练最先进的对象检测器，特别是针对对象实例检测。我们在实际环境的图像中将纹理对象模型的 2D 图像叠加在一起，以便在各种位置和比例上进行训练。通过这些实验，我们证明了利用现有的对象模型仓库为新对象训练检测器的新机会。

    Feb, 2017

  • 无需训练的位置感知文本到图像合成

    本文提出了一种新的交互式图像生成方案，以定位细粒度为目标，评价了生成模型控制位置的能力，并在图像质量和控制能力方面均表现出超过最先进方法的效果。

    Apr, 2023

  • DreamBooth: 针对主题驱动生成的 Fine Tuning 文字到图像扩散模型

    提出了一种新的 text-to-image 模型的个性化方法，该方法能够通过少量输入的图像，fine-tune 预训练的 text-to-image 模型，使其能够将唯一标识符绑定到特定主题上，并能够综合场景、姿态、观点和光照中出现的主题的新颖的高清图像。

    Aug, 2022

  • Lafite2: 少样本文本到图像生成

    本文提出了一种在仅有图像数据集的情况下预训练文本到图像生成模型的新方法，通过检索和优化过程综合生成伪文本特征，可以灵活应用于各种情境和模型，并在实验中表现出显著的效果，GAN 模型在完全监督的情况下得到了 6.78 的 FID，是 GAN 最新的 SoTA 结果。

    Oct, 2022

  • 生成模型合成数据是否可以用于图像识别？

    本文针对最新的文本到图像生成模型产生高保真类照片的现象进行了研究，详细探讨了这些合成图像在识别任务中的可行性和应用前景，并提出了针对数据缺乏情况和大规模模型预训练的综合应用策略。

    Oct, 2022

  • 刷字：通过扩散模型在图像上合成任意场景文本

    提出了 Diff-Text，它是一个训练免费的场景文本生成框架，能够以任何语言的文本和场景的文本描述为输入，输出逼真的照片。通过引入局部化的注意力约束和对比度图像级提示，实现了场景文本的准确生成，并在文本识别准确性和前景背景融合的自然度方面优于现有方法。

    Dec, 2023