InstructG2I：一种基于图形上下文感知的稳定扩散模型，用于从多模态属性图中合成图像

 原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。发表于：。

多模态属性图 (MMAG) 尽管在图像生成方面用途广泛，但并未受到太多关注。MMAG 以图形结构的方式表示具有组合复杂性的实体之间的关系。图中的节点包含图像和文本信息。与文本或图像...

伊利诺伊大学的研究人员开发了InstructG2I，通过图上下文感知扩散模型解决多模态属性图在图像生成中的挑战。该方法使用Graph-QFormer架构和个性化PageRank进行图采样，生成符合文本提示的图像。在多个数据集测试中，InstructG2I在CLIP和DINOv2得分上优于基线模型。

Graph-QFormer InstructG2I 个性化PageRank 图像生成 多模态属性图 扩散模型
InstructG2I：一种基于图形上下文感知的稳定扩散模型，用于从多模态属性图中合成图像
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