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MoLE：通过低秩专家组合增强以人为中心的文本到图像扩散
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种新模型Subject-Diffusion，支持个性化图像生成，无需微调，仅需参考图像。构建了7600万图像的数据集，设计了统一框架，融合文本与图像语义，提升生成准确性。实验结果表明，该方法优于其他框架。
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关键要点
- 提出了一种新的开放域个性化图像生成模型Subject-Diffusion。
- 该模型无需微调，仅需一个参考图像即可支持个性化生成。
- 构建了7600万图像的大规模数据集，包含主体检测边界框、分割掩模和文本描述。
- 设计了统一框架，融合文本与图像语义，提升生成准确性。
- 采用注意力控制机制支持多主体生成。
- 实验结果表明，该方法优于其他最先进的框架。
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