Making Training-Free Diffusion Segmentors Scale with the Generative Power
利用生成能力使免训练扩散分割器扩展
机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； School of Cyber Science and Tech., Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络空间安全学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Computer Science and Tech., University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Big Data Mining and Knowledge Management, CAS（中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院）
AI总结 本文研究了如何通过提升扩散模型的生成能力来改进免训练的图像分割方法，提出自动聚合和像素级重缩放技术以解决注意力图与全局表示不一致及文本标记间得分不平衡的问题。
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