CareCom：基于校准参考特征的生成图像组成
计算机视觉与模式识别
2025-11-17 v1
摘要
图像组成旨在无缝地将前景物体插入背景。尽管在生成式图像组成方面取得了巨大进展，但现有方法仍在细节保持与前景姿态/视角调整之间存在挑战。为解决此问题，我们将现有生成式组成模型扩展为多参考版本，允许使用任意数量的前景参考图像。进一步，我们提出校准前景参考图像的全局特征和局部特征，以使其与背景信息相容。经校准的参考特征可为原始参考特征提供适当姿态/视角的有用全局和局部分信息。在 MVImgNet 和 MureCom 上进行的大量实验表明，生成式模型从经校准的参考特征中可获得显著的益处。
引用
@article{arxiv.2511.11060,
title = {CareCom: Generative Image Composition with Calibrated Reference Features},
author = {Jiaxuan Chen and Bo Zhang and Qingdong He and Jinlong Peng and Li Niu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.11060},
year = {2025}
}