Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

Breaking the Lock-in: Diversifying Text-to-Image Generation via Representation Modulation

打破锁定：通过表示调制实现文本到图像生成的多样化

Dahee Kwon, Haeun Lee, Jaesik Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 针对文本到图像模型在固定提示下生成样本过于相似的问题，提出无训练表示级干预方法DAVE，通过选择性衰减早期生成中的零频空间平均分量来增强多样性，保持图像质量且计算开销极小。

Comments Accepted to ICML 2026. Code is available at: https://github.com/daheekwon/DAVE

Scalable GANs with Transformers

可扩展的Transformer生成对抗网络

Sangeek Hyun, MinKyu Lee, Jae-Pil Heo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本文通过紧凑变分自编码器潜在空间和纯Transformer架构，研究了生成对抗网络的可扩展性，并提出了轻量级中间监督和宽度自适应学习率调整来解决缩放时的失败模式，在ImageNet-256上以40个epoch达到2.96的FID。

Comments ICML 2026