Adaptive Multiplane Image Generation from a Single Internet Picture
专题命中 可控生成 :image generation(title);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 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 可控生成 :image synthesis(title);分类 cs.CV
Comments 2 pages, 3 figures. Accepted to Machine Learning for Creativity and Design NeurIPS 2020 Workshop; Corrected typos
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments includes supplementary materials
专题命中 可控生成 :image synthesis(title);分类 cs.CV
Comments 10 pages, 9 figures
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments CVPR2020 Oral. Project page: https://github.com/yalharbi/StructuredNoiseInjection
专题命中 可控生成 :image synthesis(title);分类 cs.CV
Comments CVPR 2020 (Oral)
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments 15 pages
专题命中 可控生成 :image synthesis(title);分类 cs.CV
Comments Accepted in 7th National Conference on Computer Vision, Pattern Recognition, Image Processing and Graphics (NCVPRIPG 2019)
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments To appear on IEEE TPAMI. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1801.00055
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments 10 pages, 9 figures. Submitted to IEEE OCEANS 2019 (Seattle). Updated acknowledgements
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments camera ready for CVPR 2019 VUHCS workshop
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments To appear in CVPR 2019, oral presentation (21 pages, 15 figures including the supplementary materials)
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments Submitted to IROS 2019. Copyright 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses. Supplementary video: https://youtu.be/gCAoJ7BM5F0
专题命中 可控生成 :image synthesis(title);分类 cs.CV
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments Published at CVPR'18 (Spotlight). Corresponding author is Qianru Sun
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2018)
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments CVPR 2018 version
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments To appear at CVPR 2018
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments Xu Jia and Qianru Sun contribute equally. Accepted in Proceedings of 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017)
专题命中 可控生成 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments Project was done when the first author was at Google Research
专题命中 可控生成 :image synthesis(title);分类 cs.CV
Comments Accepted to ICCV 2017
SAMA:面向统一低资源多模态信息抽取的语义锚定对齐增强
机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学计算机科学与工程学院)
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
AI总结 提出语义锚定对齐增强框架SAMA,通过构建结构化语义锚引导多专家多模态大模型生成高保真文本,并利用锚保留扩散机制合成图像,结合双约束过滤模块,在低资源多模态信息抽取任务中显著提升性能。
Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia
生成式图形图表的语义-结构对齐
机构 * Visual Computing Research Center (VCC), College of Computer Science and Software Engineering (CSSE) Shenzhen University China(视觉计算研究中心(VCC)、计算机科学与软件工程学院(CSSE)深圳大学中国)
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract);image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 提出一种生成式框架,通过多模态扩散变压器中的结构对齐和语义对齐机制,实现兼具艺术表现力和结构保真度的图形图表自动合成。
Comments 11 pages, 17 figures, Accepted to ACM TOG
AnchorRoute: 通过区间路由稀疏控制的人体运动合成
机构 * University of Southampton(索姆塞特大学) ; Mogo AI Ltd.(Mogo AI有限公司) ; Nanjing University(南京大学)
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 AnchorRoute通过稀疏锚点实现人体运动合成,结合生成与细化过程,提升稀疏控制效果。
Brain-Grasp: 基于图的显著性先验用于改进基于fMRI的视觉脑解码
机构 * University of Catania, Catania, Italy(卡塔尼亚大学,卡塔尼亚,意大利)
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
AI总结 本文提出基于图的显著性先验框架,利用脑信号结构线索生成空间掩码,结合语义信息引导扩散模型,提升fMRI视觉解码的结构和语义一致性。
使VLM在卡通角色图像上通过姿态信息识别视觉幻觉
机构 * Chung-Ang University(Chung-Ang 大学) ; Coupang(韩国Coupang)
专题命中 可控生成 :text-to-image(abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
AI总结 本文提出基于姿态信息的VLM幻觉检测方法,通过上下文学习提升识别准确率,实验表明在卡通角色图像中幻觉检测效果提升50%-80%。
Comments Accepted at WACV 2025, Project page: https://gh-bumsookim.github.io/Cartoon-Hallucinations-Detection/. (Fixed typos)