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EMMA: 您的文本到图像扩散模型可秘密接受多模态提示
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究旨在通过软提示个性化文本到图像扩散模型，创造具有足够变化的新实例。解决方案允许模型学习一组软提示，并生成新的图像。研究还展示了提示分布对其他任务的适应性，并证明了方法的有效性。
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关键要点
- 本研究通过软提示个性化文本到图像扩散模型。
- 研究旨在从一组参考图像中创造具有变化的新实例。
- 解决方案允许模型学习一组软提示以生成新图像。
- 提示提供文本引导的编辑能力，增加了灵活性。
- 所学提示分布对其他任务（如文本到3D转换）具有适应性。
- 通过自动评估和人工评估证明了方法的有效性。
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