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Contrastive Learning Guided Latent Diffusion Model for Image-to-Image Translation
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种pix2pix-zeroCon方法，旨在解决文本提示与参考图像内容保留不足的问题。通过补丁级对比损失，自动确定编辑方向，确保生成图像的内容和结构精准保留。实验结果表明，该方法在图像转换任务中优于现有模型。
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关键要点
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本研究提出了一种pix2pix-zeroCon方法。
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该方法旨在解决文本提示与参考图像内容保留不足的问题。
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通过补丁级对比损失，自动确定编辑方向。
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确保生成图像的内容和结构精准保留。
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实验结果表明，该方法在图像转换任务中优于现有模型。
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实现了更高的真实感和可控性。
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