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![arxiv：2410.02067v2 [CS.CV] 2024年10月28日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\78d25e6808333495cd2a8f8404dca73c7a86c480.webp)
arxiv：2410.02067v2 [CS.CV] 2024年10月28日
在图像生成的领域中，从视觉提示中创建自定义的图像，并以其他文本指令的形式出现作为有希望的努力。然而，除去基于调整和不含调整的方法，与解释视觉提示的主题属性的斗争。这会导致主题 - 略带属性渗透到生成过程，最终损害了编辑性和ID保存中的人性化质量。在本文中，我们提出了Disenvisioner，这是一种新颖的方法，用于在过滤出irrelevant信息的同时有效地提取和丰富主题的特征，以无调的方式启用出色的自定义性能，并且仅使用单个图像。具体来说，该主题和其他无关组件的特征被有效地分为独特的视觉令牌，从而实现了更准确的自定义。，为了进一步提高ID的一致性，我们丰富了分离的特征，将它们雕刻成更精细的代表。实验证明了我们的方法优于教学响应（编辑性），ID一致性，推理速度和整体图像质量中现有方法的优越性，从而突出了贬低者的有效性和效率。项目页面：disenvisioner.github.io。
查询意见的语言图像融合嵌入e- ...
相关性模块在电子商务搜索中起着基本作用，因为他们负责根据用户查询从数千个项目中选择相关产品，从而增强用户的体验和效率。传统方法根据产品标题和用户查询来计算相关性得分，但是单独的标题中的信息可能不足以完全删除产品。一种更通用的方法是进一步利用产品图像信息。近年来，视觉语言预训练模型在许多情况下都实现了令人印象深刻的恢复，这些模型将构图的研究利用将文本和vi-sual特征映射到关节嵌入空间中。在电子商务中，一种常见的做法是根据预先训练的模型，使用电子商务数据进一步微调模型。但是，性能是最佳的，因为视觉语言预训练模型缺乏专门为查询设计的一致性。在此过程中，我们提出了Q uery-a an an a an an a a a guage i mage f usion e mbedding，以应对这些挑战（Query-Life）。它利用基于查询的mul-timodal融合来根据产品类型有效地合并图像和标题。在方面，它采用查询感知的模态对准来增强产品的全面表示的准确性。此外，我们设计了Genfilt，它利用大型模型的发电能力过滤出虚假的负样本，并进一步改善模型中对比度学习任务的整体性能。实验表明，查询寿命的表现优于现有基准。我们进行了消融研究和人类评估，以验证查询寿命内每个模块的效率。此外，查询生活已在Miravia搜索1