Image-to-Image Translation with Diffusion Transformers and CLIP-Based Image Conditioning
基于扩散变换器和CLIP的图像到图像翻译
机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） ； University of Houston（休斯顿大学） ； School of Engineering（工程学院） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 本文提出基于扩散变换器和CLIP的图像到图像翻译方法，通过CLIP嵌入引导实现高质量、语义一致的图像转换，为配对图像翻译任务提供新方案。
Comments Published in: 2025 6th International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning (CVIDL)
Journal ref 2025 6th International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning (CVIDL), pp. 626-632,
