Core Concepts
Unser Ansatz ermöglicht es Benutzern, den Stil und die Substanz von generierten Bildern feinkörnig zu kontrollieren, indem sie die Führungsgewichtung für verschiedene konzeptuelle Elemente des Eingabetextes anpassen.
Abstract
Der Artikel stellt einen Ansatz zur feinkörnigen Kontrolle von Text-zu-Bild-Generierung vor. Kernpunkte sind:
Zerlegung des Eingabetextes in konzeptuelle Elemente wie Basis-Prompt und Stil-Prompt. Jedes Element erhält einen eigenen Führungsterm.
Einführung von Führungsskalenfunktionen, die es ermöglichen, wann im Diffusionsprozess und wo im Bild jeder Führungsterm angewendet wird. Dies gibt dem Benutzer feingranulare Kontrolle über Stil, Intensität und Lokalisation.
Die Methode funktioniert mit verschiedenen Diffusionsmodell-Architekturen und kann sowohl für Stilanwendung als auch für personalisierte Bildgenerierung eingesetzt werden.
Experimente zeigen, dass der Ansatz eine fließendere Interpolation zwischen Stilen ermöglicht als herkömmliche Methoden.
Stats
Der Artikel enthält keine spezifischen Statistiken oder Zahlen.
Quotes
Keine relevanten wörtlichen Zitate im Artikel.