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通过识别语义方向在 T2I 模型中实现连续、个体化的属性控制
通过观察在常用的基于标记级别的 CLIP 文本嵌入中存在与高级属性进行主题特定的精细控制的方向，我们提出了一种有效的无优化方法和一种稳健的优化方法，以从对比文本提示中识别出特定属性的这些方向。我们演示了这些方向可以用于以组合方式增强提示文本
PDF3 months ago
ACL通过闭环解缠实现文本属性控制
利用半监督对比学习方法，我们提出一种新的方法来实现属性的稳健控制，并增强内容的保留。通过重新解缠重构的句子并将其与原始潜变空间进行比较，我们实现了一个闭环解缠过程，进一步帮助内容保留。与以往方法不同，对比学习方法能够代替最小化互信息和对抗训
PDF7 months ago
因果 ATE 减轻有控制的文本生成中的无意偏差
通过因果平均处理效应（因果 ATE）方法，研究语言模型中的属性控制。除去数据集中属性的虚假相关性，该方法减少了模型在推理过程中因对虚假相关变量的干扰而产生属性幻觉，并在分类任务中降低了误判的数量，从而解决了去毒化后对特定群体出现的无意识偏见
PDF8 months ago
SC VALL-E：风格可控的零样本文本到语音合成器
本研究提出了基于神经编解码语言模型（VALL-E）的风格控制（SC）VALL-E 模型，用以生成具有可控属性的表达性语音，并通过与其他模型的比较实验评估其性能。
PDFa year ago
EMNLP(心理 -) 语言学特征与 Transformer 模型相遇：改进可解释和可控的文本简化
本研究旨在通过建立使用预训练语言模型的（心理）语言学特征的透明度较高的文本简化系统来提高可解释性和可控性，并利用提前设定的十种属性，拓展一种 Seq2Seq TS 模型，使其能够明确控制多个属性。实验证明我们的方法在解释复杂度预测方面表现优
PDF2 years ago
基于布局的属性引导图像生成
该论文提出了一种基于属性控制的图像生成方法，该方法可以在实例级别实现对象外观的控制，并利用多种损失函数协作工作来提高生成图像的准确性、一致性和多样性，在 Visual Genome 数据集上的实验证明了该模型的能力，并证实了从布局任务中解耦
PDF4 years ago
EMNLP控制、生成、增强：面向多属性文本生成的可扩展框架
引入了 CGA，一种有条件的 VAE 架构，可用于控制、生成和增强文本，通过对抗学习与上下文感知损失和循环词随机删减程序相结合，能够控制多种语义和句法属性生成自然的英文句子。通过自动和人工评估，证明所生成句子的高质量、多样性和属性控制，用于
PDF4 years ago