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在Bbox之外思考：无约束的生成对象合成
生成的AI模型和社交媒体的兴起引发了图像编辑技术的广泛兴趣。现实且可控的图像编辑现在对于内容创建，营销和娱乐等应用是必不可少的。在大多数编辑过程中的一个关键步骤是图像合成，无缝地将前景对象与背景图像集成。然而，图像构成的挑战带来了许多挑战，包括结合新的阴影或反射，照明错位，不自然的前景对象边界，并确保对象的姿势，位置和刻度在语义上是连贯的。以前关于图像合成的作品[5,30,32,59,61]专注于特定的子任务，例如图像融合，协调，对象放置或阴影一代。更多的方法[9,36,50,62]表明，可以使用扩散模型同时处理一些单独的组合方面（即，颜色协调，重新定位，对象几何调整和阴影/反射生成）[18,46]。这种方法通常以自我监督的方式进行训练，掩盖地面真相图像中的对象，并将蒙版的图像用作输入[9,62]，或者在反向扩散过程中仅在掩模区域内deno [9,50]。因此，在本文中，我们提出了一个生成图像合成模型，该模型超出了掩码，甚至使用空掩码，在这种情况下，模型将自然位置在适合尺度的自然位置中自动合成对象。我们的模型是图像合成的第一个端到端解决方案，同时解决了图像合成的所有子任务，包括对象放置。因此，在推理过程中需要掩模作为输入，导致了几个限制：（i）对普通用户进行精确掩码可能是不乏味的，并且可能会导致不自然的复合图像，具体取决于输入蒙版的位置，规模和形状； （ii）掩模区域限制了生成，其训练数据不考虑对象效应，从而限制了合成适当效果的能力，例如长阴影和反射； （iii）物体附近的背景区域往往与原始背景不一致，因为该模型在面具覆盖的情况下不会看到这些区域。为了实现此目的，我们首先使用图像介绍来创建包括图像三重态的训练数据（前景对象，完整的背景图像和
![arxiv：2412.01197v1 [CS.CV] 2024年12月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e6ffeff43c00482c7a4779e5d709ce79a092544e.webp)
arxiv：2412.01197v1 [CS.CV] 2024年12月2日
自定义概念交换（CCS）的最新进展使文本对图像模型可以在源图像中与自定义目标概念交换概念。但是，现有方法仍然面临着一致性和效率低下的挑战。他们努力在交换概念交换期间保持一致性，尤其是当形状不同的物体之间的形状不同时。此外，他们要么重新检查时间耗尽的训练过程，要么涉及推理期间的重新计算。为了解决这些问题，我们介绍了一种新的CCS方法，旨在以速度处理急剧的形状差异。具体来说，我们首先根据注意图分析在源图像中提取对象的bbox，并利用Bbox获得前景和背景固定。对于背景一致性，我们在交换过程中删除了Bbox外部的差异，以便背景不受修改。前景
![arxiv：2401.11228v1 [CS.CV] 2024年1月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4dd72e7eae90a1bcd34bf09c3f1c60e8cf6393ea.webp)
arxiv：2401.11228v1 [CS.CV] 2024年1月20日
单一对象跟踪旨在根据不同模态引用指定的状态在视频序列中定位目标对象，包括初始边界框（Bbox），自然语言（NL）或两者（NL+Bbox）。由于不同方式之间的差距，大多数现有的轨道都是为这些参考设置的单个或部分设计而设计的，并在特定模态上过度专业化。不同，我们提出了一个称为UVLTRACK的统一跟踪器，该跟踪器可以通过相同的参数来多样地处理所有三个参考设置（Bbox，NL，NL+Bbox）。提议的UVL-Track具有多种优点。首先，我们为关节视觉和语言学习设计了一种模态统一的特征提取器，并提出了多模式的对比损失，以将视觉和语言特征对齐为统一的半偏见空间。第二，提出了一种模态自适应盒头，该盒子头完全使用目标引用，以动态地使用视频上下文，并以对比的方式区分目标，从而在不同的参考设置中实现了稳健的性能。广泛的实验结果表明，UVlTrack在七个视觉跟踪数据集，三个视觉跟踪数据集和三个视觉接地数据集上实现了承诺性能。代码和模型将在https://github.com/openspaceai/uvltrack上开源。
使用基于YOLO的学习方法
摘要 - 在农业工业化的目的中，对通常栽培作物的作物收获过程的优化至关重要。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。 本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。 模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。 只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。 随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。 索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。