布局感知的文本对图像生成是生成反映布局条件外的多对象图像的任务。当前感知的文本到图像扩散模型仍然存在多个问题，包括文本和布局条件之间的不匹配以及生成的图像的质量退化。本文提出了一种新型的布局感知文本对图像扩散模型，称为NoiseCollage来解决这些问题 ...

扩散模型最近在生成逼真的图像方面取得了显着的进展。但是，在文本提示中准确理解和综合布局要求的挑战仍然存在。为了使生成的图像与布局说明对齐，我们提出了一个无训练的布局校准系统SIMM，该系统在推理期间即时介入生成过程中 ...

现有的文本对图像（T2I）扩散模型通常在解释复杂提示方面难度，尤其是那些具有数量，对象属性绑定和多主体描述的复杂提示。在这项工作中，我们将语义面板作为将文本解码的中间件引入到图像中，并支持发电机更好地遵循说明。该面板是通过在大型语言模型的帮助下安排从输入文本中解析的视觉概念而获得的，然后将其注入Denoising网络作为详细的控制信号以补充文本条件 ...

卷积和经常性操作都是一次处理一个当地社区的基础。在本文中，我们将非本地操作作为捕获长期依赖性的构建基础的通用家族。受计算机视觉中经典非本地含量方法的启发，我们的非本地操作将响应计算为所有位置特征的加权总和 ...

我们为无监督的图像到图像翻译提出了一种新颖的方法，该方法以端到端的方式结合了一个新的注意模块和新的可学习归一化函数。注意模块指导我们的模型专注于基于辅助分类器获得的注意图区分源域和目标域的更重要区域。与无法处理域之间几何变化的先前基于注意力的方法不同，我们的模型可以翻译出需要整体变化的图像和需要大形状变化的图像 ...

LHCB剥离项目是实验数据处理框架的关键组成部分，旨在将大量碰撞数据完善到可管理的样本中以进行离线分析。它确保了运行1和2旧数据的重新分析，维护软件堆栈并执行（重新）剥离广告系列。随着焦点转向较新的数据集，该项目继续优化遗产和实时数据处理的基础架构 ...

大型语言模型越来越多地对人类产生的所有数据进行了培训。由于预训练或微调数据集中的潜在污染，许多人对公共基准的可信度提出了担忧。虽然大多数数据净化工作都采用字符串匹配（e ...

传统的机器学习模型，尤其是神经网络，植根于有限维参数空间和非线性函数近似。本报告探讨了一种替代表述，其中学习任务表示为无限尺寸希尔伯特空间中的采样和计算，从功能分析，信号处理和光谱理论中利用工具。我们回顾了基础概念，例如复制内核希尔伯特空间（RKHS），光谱操作员学习和小波域表示 ...