基于回归器引导的生成图像编辑平衡用户情绪，减少在线时间

今天的社会中普遍存在使用时间过长的问题。现有干预措施，如时间限制或灰度化，往往依赖限制性控制措施，引发心理抵抗，且经常被规避。基于前期工作表明情感反应中介了内容消费与在线参与之间的关系，我们探讨了调节图像情感影响是否能以非强制性方式减少在线使用。我们引入并系统分析了三种回归器引导的图像编辑方法：(i) 全局优化情感相关图像属性，(ii) 在风格潜空间内优化，以及(iii) 使用分类器和无分类器引导的扩散方法。虽然前两种方法修改低层视觉特征（如对比度、颜色），但扩散方法实现了更高层次的更改（如调整服装、面部特征）。来自受控图像评级研究和社交媒体实验的结果表明，扩散方法在平衡情感反应方面效果更佳，与更低的使用时长相关，同时保持视觉质量。