ELODIN：在嵌入空间中命名概念
计算机视觉与模式识别
2023-03-10 v2 计算与语言
图形学
机器学习
摘要
尽管近期取得了进展，文本到图像合成领域仍受限于细粒度控制的缺乏。仅使用文本，在处理概念一致性与概念污染等问题时仍具挑战。我们提出一种方法，通过生成可在多幅图像中复用的特定概念来增强控制，有效地以可像画家调色板般组合的新词扩展自然语言。与以往工作不同，我们的方法不从输入数据中复制视觉内容，且可仅通过文本生成概念。我们开展了一系列比较，发现我们的方法相较纯文本提示有显著改进。
引用
@article{arxiv.2303.04001,
title = {ELODIN: Naming Concepts in Embedding Spaces},
author = {Rodrigo Mello and Filipe Calegario and Geber Ramalho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.04001},
year = {2023}
}
备注
Added quantitative data, fixed formatting issues