Foodfusion：通过扩散模型进行食品图像合成的新方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了食品图像合成中现有扩散模型在处理和融合多张图像信息方面的挑战，并缺乏高质量公开数据集的问题。我们提出了一个大规模的高质量食品图像合成数据集FC22k，并开发了Foodfusion方法，利用预训练的扩散模型和融合模块有效地整合了前景和背景信息。实验表明，该方法在内容和结构的增强方面效果显著，具有良好的可扩展性。
本研究解决了食品图像合成中的挑战，提出了高质量的食品图像合成数据集FC22k和Foodfusion方法，有效整合了前景和背景信息，具有良好的可扩展性。
