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![arxiv：2412.08580v2 [cs.cv] 2024年12月13日](/simg/1\19dd6a46813f915b66aeefb39547498261a82650.webp)
arxiv：2412.08580v2 [cs.cv] 2024年12月13日
文本对图像（T2i）生成模型[7，9，24，31，33，36，41，59]已取得了显着的进步，展示了从文本提示中生成高质量图像的不断增强的能力。然而，在审查T2i生成模块时，观察到它们通常对于模拟场景生成有效，但在处理复杂场景时显着恶化，例如涉及多个对象及其之间的复杂关系的场景（图1）。我们将此限制归因于对现有文本图像数据集中复杂的对象关联的不足。先前的T2i作品主要集中于建筑改进，这些改进无法解决这一基本问题。场景图（SG）提供了图像内容的结构化描述。场景图由节点（表示对象和属性）和边缘（描述对象之间的关系）组成。与文本的顺序描述相比，SGS提供了紧凑的结构化方法，可以描述复杂的场景，从而提高注释效率。sgs还允许对相关属性及其关系的特定对象进行更精确的规范，这对于生成复杂场景至关重要。但是，存在场景图数据集的规模相对较小（例如，可可粘结[4]和Visual Genome [20]），而大型数据集则主要由文本注释组成。我们的工作重点是通过场景图（SG2CIM）生成组成图像。我们构建了Laion-SG数据集，这是Laion-Asestheics V2（6.5+）[38]的显着扩展，具有高质量，高复杂的场景图表。我们的注释具有多个对象，属性和关系，描述了高视觉质量的图像。因此，我们的Laion-SG更好地封装了复杂场景的语义结构，从而支持改进的复杂场景的发生。Laion-SG在复杂场景生成中的优势在具有多个语义一致性的多个指标的进一步经验中得到了验证。使用Laion-SG，我们训练现有模型，并提出了一个新的基线，用于使用SGS生成复杂的场景。要构建基线，我们使用SDXL [31]作为骨干模型，并训练辅助SG编码器将SG纳入图像生成过程中。具体来说，SG编码器采用图形神经网络（GNN）[37]在图中典型的场景结构，从而优化了SG嵌入。然后将这些嵌入到后骨模型中以产生高质量的复合图像。我们的ap-
下一代铁路通信系统的物理层增强
摘要 本文概述了下一代铁路通信（也称为高速列车 (HST) 通信）所面临的挑战和最先进的物理层增强设计。由于恶劣的传播环境和极端条件、专用铁路应用对延迟和可靠性的严格要求以及由于监管而导致的频段稀缺，高速列车的物理层设计必须与其通用网络对应物进行调整。在本调查中，我们研究了传统的多输入多输出 (MIMO) 系列技术（例如波束成形、多小区 MIMO 和中继）如何增强高速列车的物理层性能。还从不同角度分析了新型可重构智能表面 (RIS) 技术辅助的物理层增强。还回顾了侧链中列车到基础设施 (T2I) 和列车到列车 (T2T) 通信的专用控制通道、参考信号、波形和数学设计。最后，简要介绍了人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 辅助的 HST 物理层设计。还提出了几种有前景的研究途径。
SGLT2抑制剂在...
冠状动脉灌注[1]。值得注意的是，先前的研究表明，RVHF是HF结果不佳的最重要预测指标[2，3]。葡萄糖共转移蛋白2型抑制剂（SGL-T2I）通过防止肾脏近端小管中的钠和葡萄糖重吸收来作用[4，5]。这一过程间接影响了许多途径，从而导致体内各种后果，包括减少血管炎症，活性氧的产生以及通过降低血管僵硬度改善的内皮功能[1，2]。近年来，已经进行了随机对照研究，以研究SGLT2I对HF患者的影响[2，6]。这些研究发现SGLT2I患有和患有糖尿病的HF患者的心血管死亡率较低，全因死亡率和ho型。另一方面，很少有研究检查了SGLT2I对RV功能的影响。一些研究表明SGLT2I对RV功能有利，但其他研究并未显示出实质性的发现[1,6,7]。因此，该荟萃分析的目的是研究SGLT2I是否可能对RV功能有任何影响。
通过对比度对齐
其次，在ID插入后，它仍应保留原始T2i模型遵循提示的能力。在ID自定义的上下文中，这通常意味着更改ID属性的能力（例如，年龄，性别，表情和头发），方向和配件（例如，眼镜）通过提示。为了获得这些功能，当前的解决方案通常分为两类。第一类涉及增强编码器。iPadapter [50，1]从网格特征的早期剪辑提取到利用面部识别主链[6]来提取更多抽象和相关的ID信息。尽管提高了编辑性，但ID保真度不够高。InstantID [44]通过在此基础上包括一个额外的ID和Landmark ControlNet [52]以进行更有效的调制。即使ID相似性大大提高，它也会损害某种程度的编辑性和灵活性。第二类方法[22]支持非重构培训，以通过构造由ID分组的数据集来增强编辑性；每个ID都包含几张图像。但是，创建此类数据集需要巨大的努力。此外，大多数ID对应于有限数量的名人，这可能会限制其对非赛车的有效性。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。