关键词text-to-image generative model
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- 应对 GenAI 版权问题：原创性估计与泛化
通过引入量化数据原创性的度量标准，并采用泛化方法，修改生成模型的输出以符合版权要求，实验结果表明该方法可以成功将文本到图像生成模型的输出转化为更通用符合版权的图像。
- 使用扩散模型进行受控训练数据生成
这项研究提出了一种利用反馈机制来控制文本到图像生成模型，以生成对监督学习特别有用的训练数据的方法，并且通过引入指导目标分布的反馈机制，演示了该方法在不同任务、数据集和架构上相对于开环方法的有效性。
- 目标图像数据增强提高基本技能字幕鲁棒性
通过填补世界相关性结构的缺失，利用文本到图像生成模型改进人类模型在性别识别等方面的能力，显示了一种目标图像编辑数据增强方法在性别、颜色和计数能力方面提高图像字幕度量的性能，并分析了图像字幕模型在视觉编码和文本解码方面的不同行为表现。
- 让图表生辉：使用文本 - 图像生成模型将语义上下文嵌入图表
ChartSpark 是一个新型系统，它基于文本到图像生成模型将语义内容嵌入图表中，以此生成有关文本输入和嵌入式数据信息的图片可视化图表，并设计了一个交互式可视化界面，它包括文本分析器、编辑模块和评估模块，用户可以使用该界面生成、修改和评估