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在自然语言生成系统评估中，引用是否有必要？何时何地？
基于广泛的实验，本研究全面评估了参考无关度量与参考度量在各种自然语言生成任务中的性能，并表明参考无关度量与人类判断有较高相关性，并对语言质量的不足更敏感，然而其有效性因任务而异，受候选文本质量影响。因此，在应用参考无关度量到新任务时，特别是
PDF3 months ago
多模式摘要的细粒度和可解释性事实评估
多模态概括旨在根据文本和图像生成简洁的摘要，但现有方法潜在地存在不实输出。为了评估多模态概括模型的真实性，我们提出了两个细粒度且可解释的评估框架（FALLACIOUS），用于不同的应用场景，即基于参考物的真实性评估框架和基于非参考物的真实性
PDF5 months ago
可调节的草图上色方法：基于参考图像和文本
该研究论文探讨了基于图像引导的扩散模型在参考图像引导下的素描着色，并提出了两种使用不同图像特征作为条件输入的变种隐式扩散模型，以及相应的调整结果方法。通过定性和定量实验以及用户研究，全面评估了这些模型的性能。
PDF6 months ago
一种纹理自适应聚合的基于参考图像的超分辨率特征重用框架
本文提出了一种特征重用框架，用于引导逐步纹理重建过程，减少感知损失和对抗性损失的负面影响，并通过单图特征嵌入模块和纹理自适应聚合模块来进行准确的对应匹配和纹理信息传输，从而增强了参考纹理的利用并减少了误用。
PDFa year ago
ACL统一多场景摘要评估 (UMSE)
提出了一种用于三种摘要评估方案的统一多方案摘要评估模型（UMSE），其中使用扰动前缀调整方法来共享不同方案之间的信息，通过自监督训练偏向优化统一模型。在常见的标准数据集 SummEval 上进行的实验结果表明，UMSE 的性能可以与专门针对
PDFa year ago
ECCV基于变形注意力转换器的参考图像超分辨率
该论文提出了一种基于变形关注的变换器，即 DATSR，通过多个尺度来解决了参考图像超分辨率中的关键问题，即如何匹配低分辨率与参考图像的对应关系，以及如何将相关纹理从 Ref 图像传输到 LR 图像中来弥补细节。在多个基准测试数据集上进行的广
PDF2 years ago
Pik-Fix：恢复和着色旧照片
提出了一种新颖的基于参考图像的端到端学习框架，可修复和上色老照片。该系统采用来自参考图像的颜色直方图先验知识，大大减少了大规模训练数据的需求。实验表明，该方法在质量比较和量化测试方面均显著优于先前的最先进模型。
PDF2 years ago
CVPR使用多相机视频三元组参考的视频超分辨率
该研究提出利用引用视频进行超分辨率处理的引用视频超分辨率（RefVSR）网络模型，实验结果表明，该模型在三个摄像头的超宽视频三重组成的数据集上表现出了最先进的 4x 超分辨率性能。
PDF2 years ago