PortraitBooth: A Versatile Portrait Model for Fast Identity-preserved Personalization
专题命中 个性化与一致性 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV
视觉与机器人
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
专题命中 个性化与一致性 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV、cs.GR
Comments CVPR 2021
LoRAShield: 无数据编辑对齐用于安全的个性化LoRA分享
机构 * Zhejiang University(浙江大学) ; Guizhou Medical University(贵州医科大学)
专题命中 个性化与一致性 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract)
AI总结 LoRAShield通过对抗优化和语义增强动态编辑和对齐LoRA权重子空间,有效阻止恶意生成,保障个性化模型的安全共享。
Comments Accepted by SIGKDD 2026 Cycle2
从多模态大语言模型中榨取能力用于主题驱动生成
机构 * University of Toronto & Vector Institute(多伦多大学及向量研究所) ; Adobe(Adobe公司) ; Google(谷歌公司)
专题命中 个性化与一致性 :image generation(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV、cs.GR、cs.MM
AI总结 提出一种结合多模态大语言模型和VAE身份条件的方法,通过双层级聚合模块和多阶段去噪策略,在主题驱动图像生成中实现多模态理解与身份保持的平衡,优于现有方法。
Comments 33 pages, 18 figures, Project Page: https://zsh2000.github.io/squeeze-mllm-subject-gen/
SeqLoRA: 为持续多概念生成的双水平正则化适应
机构 * Uppsala University(乌普萨拉大学) ; ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) ; Sweden(瑞典)
专题命中 个性化与一致性 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract)
AI总结 本文提出SeqLoRA,一种双水平优化框架,通过联合优化LoRA因素来解决文本到图像扩散模型中多自定义概念组合时的表示干扰问题,提高了身份保持性和可扩展性。
边缘设备上的参数高效和个性化生成模型联邦训练
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)
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
CharCom:多角色故事插图的可组合身份控制
机构 * Wuhan University of Communication(武汉通信大学) ; University of Auckland(奥克兰大学)
专题命中 个性化与一致性 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract)
AI总结 CharCom通过可组合的LoRA适配器实现多角色故事插图中的角色一致性,提高了保真度和语义对齐,适用于动画和故事插图等实际应用。
Comments Accepted by ACM MMAsia 2025
专题命中 个性化与一致性 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract)
Comments EMNLP 2024 Main, Oral
专题命中 个性化与一致性 :text-to-image(abstract);personalized generation(abstract);分类 cs.CV、cs.GR、cs.MM
医疗图像生成中的分词器-生成器耦合
机构 * University College London(伦敦大学学院)
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
AI总结 该研究针对64×64低分辨率医疗图像,发现分词器与生成器的分离不合理,提出邻域条件预测增益指标,调优D3PM和SE-D3PM后FID-192大幅下降,验证了分词器-生成器耦合的重要性。
MetaEarth-MM:基于场景中心联合建模的多模态遥感图像生成
机构 * Department of Aerospace Intelligent Science and Technology, School of Astronautics, Beihang University(航天智能科学与技术系,航天学院,北京航空航天大学) ; State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University(虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北京航空航天大学) ; Shenyuan Honors College, Beihang University(Shen Yuan荣誉学院,北京航空航天大学)
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
AI总结 本文提出MetaEarth-MM模型,通过统一的多模态遥感图像生成框架,实现多模态图像的联合生成和任意模态之间的转换,展示了其在多模态遥感观测中的强大生成能力和广泛适用性。
OrthoFuse:无训练的正交风格-概念适配器的黎曼融合
机构 * HSE University(高等经济大学) ; FusionBrain Lab(FusionBrain实验室) ; AXXX
专题命中 个性化与一致性 :diffusion(title);分类 cs.CV
AI总结 本文提出无训练的正交适配器融合方法,通过几何性质和谱恢复变换实现多任务适配器的高效融合,适用于生成模型的主体驱动生成任务。
统一多模态模型能可靠生成图像多长?通过上下文筛选驯服长周期交错图像生成
机构 * The Hong Kong University of Science(香港科学与技术大学) ; Adobe Research(Adobe研究) ; Huazhong University of Science(华中科技大学)
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
AI总结 本研究提出UniLongGen,通过动态筛选模型记忆以提升长周期图像生成的稳定性和效率。
EgoLCD:基于长上下文扩散的自体视频生成
机构 * Peking University(北京大学) ; Sun Yat-sen University(中山大学) ; Zhejiang University(浙江大学) ; Chinese Academy of Sciences(中国科学院) ; Tsinghua University(清华大学)
专题命中 个性化与一致性 :diffusion(title);分类 cs.CV
AI总结 EgoLCD通过结合长时稀疏KV缓存和LoRA扩展的注意力机制,实现了高效稳定的自体长上下文视频生成,提升了感知质量和时间一致性。
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
机构 * Tel Aviv University(特拉维夫大学) ; Snap Inc.(Snap公司)
专题命中 个性化与一致性 :diffusion(title);分类 cs.CV
Comments Project page at MDM/" target="_blank" rel="noopener">https://haimsaw.github.io/LoRA-MDM/
机构 * Zulution AI
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
机构 * School of Electrical & Computer Engineering, National Technical University of Athens(电气与计算机工程学院,国家技术大学雅典分校) ; Robotics Institute, Athena Research Center(机器人研究所,雅典研究中心) ; HERON - Center of Excellence in Robotics(HERON-机器人卓越中心)
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments 11 pages, 9 figures, 2 tables, conference paper
专题命中 个性化与一致性 :diffusion(title);分类 cs.CV
Comments Accepted by CVPR 2025
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 个性化与一致性 :diffusion(title);分类 cs.CV
Comments project page: https://github.com/Young98CN/LoRA_Composer
专题命中 个性化与一致性 :image synthesis(title);分类 cs.CV
Comments Under Review
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments We present a new architecture for generating realistic images by combining mapping network of Style GANs and Projected GANs
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 个性化与一致性 :diffusion(title);分类 cs.CV
专题命中 个性化与一致性 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments Technical report