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ConceptExpress: 利用扩散模型进行单图像无监督概念提取
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种用于处理多概念输入图像的文本本地化模型。该模型通过交叉注意力引导方法，在微调过程中建立目标概念的视觉表示与标识符令牌之间的连接。实验结果表明，该方法在图像保真度和图像文本对齐方面优于基准模型，并且能够生成与目标概念一致的交叉注意力映射。
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关键要点
- 本文介绍了一种文本本地化的文本到图像模型，用于处理多概念输入图像。
- 现有的主题驱动模型主要依赖于单一概念的输入图像，处理多概念时面临困难。
- 该模型在微调过程中采用交叉注意力引导方法，建立目标概念的视觉表示与标识符令牌之间的连接。
- 实验结果显示，该方法在图像保真度和图像文本对齐方面优于或相当于基准模型。
- 与自定义扩散方法相比，该方法在单一概念生成的 CLIP-I 得分提高了 7.04% 和 8.13%，多概念生成的 CLIP-T 得分提高了 2.22% 和 5.85%。
- 该方法能够生成与目标概念一致的交叉注意力映射，这是现有模型所不具备的能力。
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