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搜索结果 - 6
DiffPop: 图像合成中基于真实性导向的对象放置扩散
本文提出了 DiffPop，这是第一个利用可信度引导的去噪扩散概率模型来学习多个对象之间的比例和空间关系以及相应场景图像的框架，通过自我监督的方式训练了一个无引导扩散模型来直接学习对象放置的参数，然后开发了一个人在回路中的管道，利用扩散生成
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24 days ago
PHNet：基于补丁的人像协调化归一化
利用基于补丁的调和网络和基于统计色彩转移的特征提取器实现补丁特征归一化块，并在图像调和中取得优异的结果。
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4 months ago
MM
使用扩散模型进行绘画图像协调
我们提出了一个新颖的 Painterly Harmonization stable Diffusion model (PHDiffusion)，通过自适应编码器和双编码器融合模块，实现了更好地插入摄影物体到绘画中并获得艺术上一致的复合图像，
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a year ago
基于生成模型的零样本图像协调
该文提出了一种零样本图片和谐方法，该方法利用了人类长期对和谐图片的先验知识，并通过预训练的生成模型来实现先验，同时引入注意力约束文本来指导和谐方向，并设计一定的方法来保持前景内容结构。实验表明了该方法的有效性。
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a year ago
AAAI
现实场景中复合图像的阴影生成
本论文针对复合图像生成中前景物体与背景的阴影效果问题，提出了一个新的阴影生成方法 SGRNet，并构建了一个真实世界阴影生成数据集 DESOBA 来验证该方法的有效性。
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3 years ago
AAAI
独立先验下的分割掩模学习
我们提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的独立先验的新框架，利用具有多个类别特定实例提供者、布局模块和组合模块的生成器生成图像，并通过散度损失和罚款进行训练，展示了该先验对实例分割很有用，并且可无监督地学习实例掩码。
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6 years ago
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