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Detecting Human Artifacts from Text-to-Image Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究文本到图像生成模型在生成人类图像时的伪影问题，尤其是身体异常。通过创建大型人类伪影数据集（HAD）并训练检测模型（HADM），研究表明该模型能够有效识别和定位伪影，从而提高图像质量。
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关键要点
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文本到图像生成模型在生成人类图像时常常出现伪影，尤其是在人体形象方面。
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伪影表现为生成的人体畸形，包括扭曲、缺失或多余的身体部位。
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研究创建了第一个大型人类伪影数据集（HAD），用于训练人类伪影检测模型（HADM）。
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HADM模型能够有效识别和定位伪影，从而提高生成图像的质量。
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