本文介绍了一种创新的样式引导扩散模型 (SGDiff)，结合了图像模态和预训练的文本到图像扩散模型，以促进创意时尚图像合成。还引入了一个新的数据集 - SG-Fashion，提供高分辨率图像和广泛的服装类别。通过削减研究，验证了该模型在生成时尚图像方面的有效性。提供了代码和数据集链接。

本文介绍了一种创新的样式引导扩散模型 (SGDiff)，结合了图像模态和预训练的文本到图像扩散模型，以促进创意时尚图像合成。通过混合补充样式引导克服了文本到图像扩散模型的局限性，降低了训练成本，并解决了仅依靠文本输入来控制合成样式的困难。引入了一个新的数据集 - SG-Fashion，提供高分辨率图像和广泛的服装类别。通过削减研究，考察了无分类器引导方法在各种条件下的应用，并验证了该模型在生成时尚图像方面的有效性。贡献包括一种新颖的无分类器引导多模态特征融合方法，提供了全面的数据集，对条件文本到图像合成进行了深入研究，并为将来的研究提供了有价值的见解。

本研究探讨了将图形数据与大型语言模型整合的新方法，并介绍了用于评估语言模型在图结构分析方面的新基准。研究发现图像模态在保留关键信息方面更高效，并考察了不同因素对编码模态性能的影响。该研究强调了当前语言模型在图形理解和推理任务中的限制，并规划了未来的方向。

TAC是一种新的聚类方法，利用外部知识作为监督信号来引导聚类，同时采用文本和图像模态的相互作用，通过跨模态邻域信息相互影响来改进图像聚类性能。实验证明，TAC在五个广泛使用的和三个更具挑战性的图像聚类基准上取得了最先进的性能。

本文介绍了一种新的图像聚类方法TAC，利用外部知识作为监督信号来引导聚类，同时采用文本和图像模态的相互作用来改进图像聚类性能。实验证明，TAC在多个图像聚类基准上取得了最先进的性能。

本文介绍了一种创新的样式引导扩散模型(SGDiff)，结合了图像模态和预训练的文本到图像扩散模型，以促进创意时尚图像合成。引入了新的数据集SG-Fashion，提供高分辨率图像和广泛的服装类别。通过削减研究，验证了该模型在生成时尚图像方面的有效性。贡献包括无分类器引导多模态特征融合方法和全面的数据集，为文本到图像合成领域提供有价值的见解。

本文研究了在全稀疏架构中如何利用图像模态，并通过实例查询将2D和3D实例分割部分集成到LiDAR侧，实现了统一的基于查询的2D和3D融合框架。实验证明了该方法在nuScenes和Argoverse 2数据集上具有最先进的性能，并且在长距离LiDAR感知设置下的推理速度比其他多模式3D检测方法快2.7倍。

本文介绍了一种创新的样式引导扩散模型 (SGDiff)，结合了图像模态和预训练的文本到图像扩散模型，以促进创意时尚图像合成。通过混合补充样式引导克服了文本到图像扩散模型的局限性，降低了训练成本，并解决了仅依靠文本输入来控制合成样式的困难。引入了一个新的数据集 - SG-Fashion，提供高分辨率图像和广泛的服装类别。通过削减研究，验证了该模型在生成所需类别、产品属性和样式的时尚图像方面的有效性。贡献包括一种新颖的无分类器引导多模态特征融合方法，提供全面的数据集，对条件文本到图像合成进行了深入研究，并为将来的研究提供了有价值的见解。

本文研究了在全稀疏架构中如何有效利用图像模态，并通过实例查询将2D和3D实例分割部分集成到LiDAR侧，实现了统一的基于查询的2D和3D融合框架。实验证明了该方法在nuScenes和Argoverse 2数据集上具有最先进的性能，并且在长距离LiDAR感知设置下的推理速度比其他多模式3D检测方法快2.7倍。