I2AM：基于归因图的图像到图像潜在扩散模型解释
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究引入了一种名为 Image-to-Image Attribution Maps（I2AM）的方法，通过整合基于补丁级别交叉注意力分数，增强了 latent diffusion 模型在时间步长、attention 层以及头部之间的可解释性，从而实现了详细的图像对图像归因分析。该方法能够观察到在图像生成过程中 latent diffusion...
该研究提出了一种名为I2AM的方法，通过整合补丁级别交叉注意力分数，增强了latent diffusion模型的可解释性，实现了图像对图像归因分析。实验证实了生成图像和参考图像的归因映射的一致性和关键信息的融合。引入了新的评估度量，验证了I2AM的潜在应用价值。
