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获取你想要的，而不是你不想要的：用于文本到图像扩展模型的图像内容抑制
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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
本论文通过软加权正则化和推理时文本嵌入优化的方法，解决了文本到图像扩散模型无法抑制生成不需要的内容的问题。实验证明该方法适用于像素空间扩散模型和潜空间扩散模型。
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关键要点
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本论文提出了一种利用软加权正则化和推理时文本嵌入优化的方法。
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该方法旨在解决文本到图像扩散模型无法抑制生成不需要内容的问题。
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通过分析文本嵌入的操作，消除不需要的内容。
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实验证明该方法在像素空间扩散模型和潜空间扩散模型中有效。
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