图像生成

Text-to-Image Diffusion Models Cannot Count, and Prompt Refinement Cannot Help

文本到图像扩散模型无法计数，提示细化无法帮助

Xuyang Guo, Jiayan Huo, Yingyu Liang, Zhenmei Shi, Zhao Song, Jiahao Zhang, Zhen Zhuang

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 文本到图像扩散模型在计数任务上存在根本性缺陷，现有方法无法有效提升计数准确性。

SoS: Analysis of Surface over Semantics in Multilingual Text-To-Image Generation

SoS：多语言文本到图像生成中的表面与语义分析

Carolin Holtermann, Florian Schneider, Anne Lauscher

机构 * Trustworthy AI Lab, University of Hamburg（汉堡大学可信人工智能实验室） ； Language Technology Group, University of Hamburg（汉堡大学语言技术小组） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；image generation(title)

AI总结 本文分析了多语言文本到图像生成中表面与语义的偏差问题，揭示了T2I模型在不同语言下生成刻板印象图像的倾向，并提出新的度量方法来量化这种现象。

Is What You Ask For What You Get? Investigating Concept Associations in Text-to-Image Models

你所要求的是你所得到的吗？探究文本到图像模型中的概念关联

Salma Abdel Magid, Weiwei Pan, Simon Warchol, Grace Guo, Junsik Kim, Mahia Rahman, Hanspeter Pfister

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出 Concept2Concept 框架，用于审计文本到图像模型中提示与生成内容之间的概念关联，通过可解释的概念和度量标准进行可视化分析。

Journal ref Trans. Mach. Learn. Res, 2835-8856, 2025, https://openreview.net/forum?id=mk1YIkVvTQ