针对文生图模型的一次性个性化定制技术TextBoost：使用单个参考图像，通过微调文本编码器，来生成与文本提示相匹配的定制化图像
韩国科学技术院推出一种针对文本到图像模型的一次性个性化定制技术TextBoost，这种...
基于提示、针对文生图模型的新型剪枝方法APTP：减少文生图模型在计算资源受限的环境中部署时的计算负担，同时保持模型性能
马里兰大学和佛罗里达州立大学推出一种针对文生图模型的新型剪枝方法APTP（Adaptiv...
基准测试CommonsensenT2I：用于评估文生图模型（T2I）生成符合现实生活常识的图像的能力
宾夕法尼亚大学和加州大学圣塔芭芭拉分校的研究人员推出基准测试CommonsensenT2I，...
文生图模型偏好优化方法MaPO（边界感知偏好优化）：让计算机在学习生成图像时，能够更好地符合人类的偏好
韩国科学技术研究院、Huggingface和高丽大学的研究人员推出一种新的文本到图像扩散...
腾讯混元团队推出支持中英双语提示词的文生图模型Hunyuan-DiT：能够根据上下文与用户进行多轮多模态对话，生成并优化图像
腾讯混元团队推出支持中英双语提示词的文生图模型Hunyuan-DiT，它特别擅长理解中文...
文生图模型新架构MoA：根据用户的个性化需求生成包含特定人物的图像，同时保持原有模型的风格和多样性
Snap推出新架构注意力混合（Mixture-of-Attention，简称MoA），即在个性化图像生成...
ControlNet++：通过显式优化生成图像与条件控制之间的像素级循环一致性，来改进可控生成过程
中佛罗里达大学计算机视觉研究中心和字节跳动的研究人员推出ControlNet++，这是一...
