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无需训练的增强主体注意力引导的文本到图像生成
我们提出了一种主题驱动的生成框架，通过介入生成过程中的推理时间，强化注意力图，实现精确的属性绑定和特征注入，展示了卓越的零次生成能力，尤其在组合生成的挑战性任务中。
PDF2 months ago
文本到图像扩散模型中的对象条件能量注意力地图对齐
我们介绍了一种新颖的以对象为条件的能量驱动注意力映射对齐方法（EBAMA），以解决文本引导图像生成模型中存在的属性绑定错误和 / 或灾难性对象忽视的问题。通过最大化具有负采样技术的 $z$ 参数化能量模型的对数似然，自然地产生了一种以对象为
PDF3 months ago
框定它以进行统一布局控制和属性绑定：在 T2I 扩散模型中
通过引入 Box-it-to-Bind-it (B2B) 模块来改进文本到图像扩散模型中的空间控制和语义准确性，针对文本到图像中的关键挑战（灾难性忽视、属性绑定和布局指导），通过两个主要步骤：目标生成，调整潜在编码以保证对象生成并将其定向到
PDF4 months ago
图像 - 文本 - 图形空间粗糙到精细对比学习，旨在提高视觉语言组合能力
通过构建图像场景的文本表示形式，提出了一种图形分解和增强框架以进行对比学习，同时提出了一种用于改善 scene graph 空间中属性绑定和关系理解的负样本挖掘技术，通过大量实验证明了该方法的有效性。
PDFa year ago