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negative prompts
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负面指示的影响:何时何种情况下会产生效果?
该论文首次全面研究了负面提示的机制和效果,揭示了负面提示的两个主要行为:延迟效果和通过中和效应的删除效果,为负面提示的潜在实际应用提供了重要的见解。
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a month ago
CVPR
学习可转移的负提示用于超出分布检测
通过负面提示学习,在 ID 和 OOD 图像之间界定边界,以解决存在于开放词汇学习场景中的高误报率,超越了现有的基于提示学习的 OOD 检测方法,并在闭合和开放词汇分类场景中保持了一致优势。
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3 months ago
优化负面提示以提升文本到图像生成中的美观和真实度
通过使用负向提示,优化负向提示生成方法,可以显著提高图像生成质量。与其他方法相比,该方法在万能评分上提高了 25%,超过了测试集中的参考负向提示。此外,我们可以根据需求有针对性地优化最重要的指标,并构建了一个负向提示数据集。
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4 months ago
重新构想负面提示算法:将 2D 扩散转化为 3D,缓解 Janus 问题及更多
本文介绍了一种名为 Perp-Neg 的算法,它可以成功地使用负提示来制定文本到图像扩散模型,为 2D 和 3D 应用提供了更大的灵活性,并成功地解决了文本到 3D 方法的 Janus 问题。
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a year ago
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