图像生成

Parameter-Efficient and Personalized Federated Training of Generative Models at the Edge

边缘设备上的参数高效和个性化生成模型联邦训练

Kabir Khan, Manju Sarkar, Anita Kar, Suresh Ghosh

机构 * Department of Computer Science, San Francisco State University（计算机科学系，圣弗朗西斯科州立大学） ； Department of Communication Systems, University of Lakhimpur（通信系统系，拉贾斯坦邦大学） ； Department of Embedded Systems, Manipur University（嵌入式系统系，曼尼普尔大学） ； Department of Chemical Engineering, Lakshadweep University（化学工程系，拉克沙德韦普大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)；image synthesis(abstract)

AI总结 FedGen-Edge通过解耦预训练骨干和轻量级适配器，在边缘设备上实现参数高效和个性化生成模型的联邦训练，降低通信开销并提升收敛速度。

Comments 37 pages, 8 figures

Bridging Your Imagination with Audio-Video Generation via a Unified Director

通过统一导演模型实现想象力与音频视频生成的连接

Jiaxu Zhang, Tianshu Hu, Yuan Zhang, Zenan Li, Linjie Luo, Guosheng Lin, Xin Chen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 UniMAGE通过统一导演模型整合脚本起草与关键帧生成，提升非专业人士制作多镜头电影的能力。

Multi-scale Latent Point Consistency Models for 3D Shape Generation

多尺度潜在点一致性模型用于3D形状生成

Bi'an Du, Wei Hu, Renjie Liao

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王轩计算机技术研究所） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 多尺度潜在点一致性模型通过多尺度潜在整合和3D空间注意力，提升3D形状生成效率和质量。