Diffusion 总结Models专栏文章:入门与实战。

The Fabrication of Reality and Fantasy: Scene Generation with LLM-Assisted Prompt Interpretation。

本文。探讨了如何利用扩散模型生成复杂而富有想象力的图像提示，需要艺术创造力或专业知识。RealisticFantasy提出了一个新颖的评估框架 Benchmark (RFBench)，将现实与幻想场景相结合，旨在提高生成模型从抽象和创造性文本到图像合成的能力。。

研究人员提出了Realistic-Fantasy Network (RFNet)，通过扩散模型和大型语言模型，这是一种无需训练的方法（LLMs）整合提高了理解提示的能力。RFNet。利用LLM生成图像布局和文本细节，支持逻辑或解释科学数据。，并通过。语义对齐评价（SAA）。确保与场景对象的一致性，从而提高最终图像的质量。

分享让更多人看到