arXiv cs.AI· Sylvain Dehayem Kenfouo, Aaron Zweig, Mingxuan Zhang, Elham Azizi·· 19 天前AI 评分34
基于拉回方向的可控多样性扩散模型采样方法
Controllable Diverse Sampling through Pullback Directions
AI 导读
研究人员提出一种免训练的扩散模型可控多样性采样方法，以解决条件生成中不同随机种子样本视觉相似、限制创意探索的问题。该方法利用从条件嵌入空间到图像空间映射所诱导的局部拉回几何结构，识别输出敏感度最大的方向，并引导采样轨迹沿这些方向生成差异化图像。在 MS-COCO 和 BrushNet 上的实验证明，该方法能有效提升提示词条件图像生成及图像修复的多样性。
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