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MIGC: 文本到图像合成的多实例生成控制器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一个多实例生成任务（MIG），通过创新方法MIGC，能够在一幅图像中生成具有多样控制的多个实例。实验结果显示，我们的模型在数量、位置、属性和交互方面具有优异的控制能力。
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关键要点
- 提出了一个多实例生成任务（MIG）。
- MIG任务能够在一幅图像中生成多个具有多样控制的实例。
- 通过将MIG任务分解为子任务，引入了创新方法MIGC。
- 利用实例增强的注意力机制精确阴影每个实例并聚合它们。
- 在COCO-MIG基准上进行了广泛实验。
- 实验结果显示模型在数量、位置、属性和交互方面具有优异的控制能力。
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