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个性化文本生成与细粒度语言控制
对于控制细粒度属性的文本生成研究，本文通过引入新的基准测试，系统调查了不同大型语言模型在生成个性化文本方面的性能，并从影响性能的因素中获得了一些见解。
PDF5 months ago
NaviNeRF: 基于 NeRF 的潜在语义导航的 3D 表征解缠
本研究提出了一种名为 NaviNeRF 的新方法，通过使用可微分的 3D 表示形式 neural radiance fields 和自监督导航，对 3D 表示形式进行细粒度的解缠。实验表明，该方法在 3D 表示解缠方面展现了卓越的能力，并且
PDFa year ago
KDD渐进式时尚属性提取
本文提出了一种渐进式训练方法，针对时装类别的多类属性识别问题，使用单个模型进行多类属性识别，从而获得对丢失和模糊标记数据鲁棒性和精细属性的提取的高准确性
PDF5 years ago
AAAI在连续空间中的修订：无需对抗性学习的无监督文本风格转换
本文提出了一个新的文本风格迁移框架，它利用渐变来在推断期间在连续空间中修订句子以实现文本风格迁移。通过使用变分自编码器、属性预测器和内容预测器，我们可以在连续空间中进行基于渐变的优化，找到具有所需属性和保留内容的目标句子的表示。与以前基于对
PDF5 years ago
游泳池之外的思考：相对属性的主动训练图像创造
该研究提出了一种主动图像生成方法，以解决针对细节属性的训练图像筛选问题，并在两个数据集上取得了较高的泛化准确性提升。
PDF5 years ago
文本自适应生成对抗网络：用自然语言编辑图片
本文提出一种文本适应的生成对抗网络 (TAGAN)，用以保留不相关的图片内容，并根据自然语言描述进行图像属性的语义修改。该网络通过创建词级本地判别器，按照输入的文本进行细粒度属性的独立分类，实现只修改特定区域的图像。经实验验证，该方法在 C
PDF6 years ago
深度时尚图像的细粒度属性识别注释改进
该研究旨在通过选择具有足够图像数量的类别，删除非常稀少的属性以及在每个类别中合并重复属性，为细粒度属性识别任务量身定制 DeepFashion 数据集，并使用成对排名损失函数的双线性卷积神经网络进行多标签细粒度属性识别，提高了结果，并提供了
PDF6 years ago
服装属性多任务课程迁移深度学习
该论文提出了一种基于多任务课程转移（MTCT）的深度学习方法用于探索来自网络零售商的大规模服装图片数据对服装特征进行细粒度分类，该方法比现有方法具有显著的优势。
PDF8 years ago