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InstructG2I：从多模态属性图合成图像
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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
我们提出了一个框架，通过潜在图扩散（LGD）使用单一模型解决节点、边和图级别的生成、回归和分类任务。LGD将图结构和特征嵌入潜在空间，通过编码器解码进行生成，并通过交叉注意机制实现条件生成，将预测任务转化为生成任务。实验显示，该框架在生成和回归任务中表现出色。
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关键要点
- 提出了一个框架，使用单一模型解决节点、边和图级别的生成、回归和分类任务。
- 潜在图扩散（LGD）是一个生成模型，可以同时生成所有类别的节点、边和图特征。
- 通过将图结构和特征嵌入潜在空间，并利用编码器进行解码，实现生成任务。
- LGD通过交叉注意机制进行条件生成，将预测任务转化为生成任务。
- 实验结果显示，该框架在生成和回归任务中表现出色，达到了最先进或极具竞争力的结果。
