通过语义预填充改进文本引导的物体填å
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了文本引导物体填充中图像编辑的可控性不足问题。提出了一种新的CAscaded Transformer-Diffusion（CAT-Diffusion）框架，通过将物体填充过程分为语义预填充和高保真物体生成两个阶段，从而实现了更精准的物体生成。实验结果表明，CAT-Diffusion在OpenImages-V6和MSCOCO数据集上的表现优于现有最先进的方法。
本研究介绍了一种新颖的任务——基于文本导向的主题驱动图像修复方法DreamInpainter，通过主题特征和令牌选择模块实现准确的主题复制和身份保留。实验证明了该方法在视觉质量、身份保护和文本控制方面的卓越性能。
