基于结构化掩码的布局条件自回归文本到图像生成
机器学习
2025-09-16 v1
摘要
虽然自回归（AR）模型在图像生成方面已展现出显著的成功，但将其扩展到布局条件生成仍面临稀疏布局条件和特征纠缠的挑战。我们提出Structured Masking for AR-based Layout-to-Image（SMARLI），一种新型框架，用于布局到图像的生成，有效地将空间布局约束集成到AR-based图像生成中。为使AR模型具备布局控制，我们应用专门设计的结构化掩码策略来计算注意力，从而控制全局提示、布局和图像标记之间的相互作用。这种设计防止了不同区域及其描述之间的错误关联，同时实现了对生成过程的充分布局约束注入。为进一步提升生成质量和布局精度，我们采用基于Group Relative Policy Optimization（GRPO）的后训练方案，并设计了针对下一个集合基于AR模型的布局奖励函数。实验结果表明，SMARLI能够无缝地将布局标记与文本和图像标记集成，同时不损害生成质量，实现了对布局感知的优越控制，同时保持了AR模型的结构简单性和生成效率。
引用
@article{arxiv.2509.12043,
title = {Travel Time and Weather-Aware Traffic Forecasting in a Conformal Graph Neural Network Framework},
author = {Mayur Patil and Qadeer Ahmed and Shawn Midlam-Mohler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.12043},
year = {2025}
}
备注
This manuscript has been accepted as a REGULAR PAPER in the Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025