借助人类反馈实现可靠的广告图像生成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在电子商务领域，本研究通过引入多模态可靠反馈网络（RFNet）和回归生成模型，提高了生成广告图片的可用率，并利用 RFNet 的反馈进一步优化扩散模型的有效条件约束（RFFT）。同时构建一个可靠反馈 100 万（RF1M）数据集，通过人工注释来训练 RFNet 以准确评估生成图片的可用性，从而在不牺牲视觉吸引力的情况下，提供了一个可靠的广告图片生成解决方案。
本研究通过引入多模态可靠反馈网络和回归生成模型提高了生成广告图片的可用率，并利用RFNet的反馈进一步优化扩散模型的有效条件约束。同时构建了可靠反馈100万数据集，通过人工注释来训练RFNet以准确评估生成图片的可用性，提供了一个可靠的广告图片生成解决方案。
