文本到图像扩散模型的迭代对象计数优化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了文本到图像模型在生成特定数量对象时的准确性问题。目前的模型在计数方面存在不足，因为训练数据无法覆盖所有可能的对象数量。我们提出了一种基于计数模型的计数损失优化生成图像的新方法，显著提升了生成对象的准确性，具有零-shot可插拔解决方案，能够迅速调整计数技术和图像生成方法。
本文介绍了基于文本和图像结合模型的生成分类方法，利用扩展图像扩散模型实现了零样本分类，并在多种基准测试上获得强大的结果。扩散方法在多模式关系推理方面具有更强的能力，并且在弱增强和没有正则化的情况下，基于图像的扩散模型也能取得与训练于同一数据集的判别分类器相近的性能。
