这篇博士论文探讨了如何提高扩散模型的可靠性和可控性,并介绍了MuLan,一个用于可控图像生成的创新性多模态大语言模型代理。
原文标题:【博士论文】迈向值得信赖的视觉生成模型:扩散模型的可靠且可控生成
原文作者:数据派THU
冷月清谈:
此外,论文还介绍了MuLan,一个多模态大语言模型代理,用于文本到图像的扩散模型的可控生成。MuLan将文本提示分解成多个子提示,每个子提示专注于生成一个对象,并依赖先前生成的对象。通过视觉语言模型检查器,MuLan可以监控生成过程并修正错误,从而提升对象属性和空间关系的生成性能。MuLan还支持人机交互,增强生成过程的灵活性和效果。
怜星夜思:
2、MuLan 的这种逐步生成对象的方式,相比于传统的文本到图像生成方法有什么优势?
3、论文中提到的“人机交互”在实际应用中有哪些可能的场景?
原文内容
来源:专知本文约1000字,建议阅读5分钟
在本文中,我们讨论了如何从不同方面使视觉生成模型更加可靠和可控。