图像生成

ASemConsist: Adaptive Semantic Feature Control for Training-Free Identity-Consistent Generation

ASemConsist: 基于自适应语义特征控制的无训练身份一致生成

Shin Seong Kim, Minjung Shin, Hyunin Cho, Youngjung Uh

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ASemConsist通过自适应语义特征控制实现无训练身份一致生成，提升文本到图像生成的一致性和对齐性。

AnyMS: Bottom-up Attention Decoupling for Layout-guided and Training-free Multi-subject Customization

AnyMS: 从下到上注意力解耦用于布局引导和无训练多主体定制

Binhe Yu, Zhen Wang, Kexin Li, Yuqian Yuan, Wenqiao Zhang, Long Chen, Juncheng Li, Jun Xiao, Yueting Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Zhejiang Tobacco Monopoly Administration（浙江烟草专卖局） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AnyMS通过从下到上的双层注意力解耦机制，实现无训练的布局引导多主体定制，有效解决文本对齐、主体身份保持和布局控制的平衡问题。