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Kaleido 扩散：通过自回归潜在建模改进条件扩散模型
Kaleido 是一种改进图像生成多样性的方法，它利用自回归潜变量先验来增加样本的多样性，通过整合自回归语言模型编码原始说明并生成潜变量，以作为抽象和中间表示来指导和促进图像生成过程，从而提供更多样化的输出。
PDFa month ago
最小贝叶斯风险解码生成多样性和高质量文本
生成文本系统中的关键挑战之一是产生不仅正确而且多样化的输出。本文提出了两种多样化的最小贝叶斯风险解码算法（DMBR 和 KMBR），通过在贝叶斯风险解码中引入多样性目标，生成高质量和多样化的句子集合。实验结果表明，所提出的方法在多个文本生成
PDF6 months ago
从后验抽样到图像恢复中的有意义多样性
通过研究生成有意义多样的图像修复方法，探索了多种后处理方法，结合扩散图像恢复方法生成有意义多样的输出，而仅带来可忽略的计算开销。
PDF8 months ago
ACLWriterForcing：生成更有趣的故事结局
本文研究了如何生成有趣的故事结局。我们提出了一种方法来使用关键短语并鼓励生成非泛化词汇，从而生成更多样化和有趣的结局。
PDF5 years ago
ECCVDRIT++: 基于解缠表示的多样化图像翻译
本文提供了一种基于解开表示的方法来解决无配对训练图像文件的生成任务的多输出问题，并且提出了一个固定内容空间和可变属性空间的嵌入方式来生成多样化的输出。通过定量和定性实验，论文证明了该方法可以在不需要配对训练数据的情况下，生成出多样而且逼真的
PDF5 years ago
ECCV基于分离表征的多样化图像翻译
该研究提出了一种基于解缠表示的方法，用于在无成对的训练图像的情况下产生多样化的输出，在领域适应方面具有竞争性表现，并且在多种任务上可以生成多样化与逼真的图像。
PDF6 years ago
ACL潜变量对话模型及其多样性
该研究提出了一种对话生成模型，直接捕获了可能的多样性响应，从而减少了确定性对话模型的‘无聊输出’问题。实验表明，与基线模型相比，我们的模型生成更多样的输出，并且比从确定性编码器 - 解码器模型中进行抽样生成的输出更加一致接受。
PDF7 years ago
Scribbler: 用草图和颜色控制深度图像合成
本文提出了一种基于深度对抗图像合成框架，结合草图轮廓和稀疏颜色笔画生成逼真的汽车、卧室或人脸。我们展示了一个基于草图的图像合成系统，允许用户在草图上涂鸦以指示所需对象的首选颜色。该网络是前向的，可以实时看到用户编辑的效果。与最近关于草图到图
PDF8 years ago