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CCE-Diffusion:定制概念嵌入减少前景条件外绘中的伪影

Improving Text-Instance Alignment Of Foreground Conditioned Out-Painting Via Customized Concept Embedding

精选理由

电商和广告设计团队终于有了解决外绘伪影的实用方案——CCE-Diffusion能直接减少背景中与产品重复的语义区域,让产品更突出。做图像生成或商品展示的开发者可以试试集成这个即插即用模块。

AI 摘要

针对商品展示图像生成中,前景条件外绘(FCO)方法常出现伪影(即合成背景中与前景实例语义相同的区域)的问题,本文提出CCE-Diffusion框架。其核心是CCE-Module,通过定制概念嵌入来弥合通用名词语义与特定视觉实例之间的差距,并引入实例感知损失和语义保持提示模板来优化。实验表明,该方法显著减少了伪影,提升了图像质量。CCE-Module作为即插即用组件,可集成到多种FCO方法中,为电商等场景提供低成本高质量背景生成方案。

AI 翻译 · 中文

针对商品展示图像生成中,前景条件外绘(FCO)方法常出现伪影(即合成背景中与前景实例语义相同的区域)的问题,本文提出CCE-Diffusion框架。其核心是CCE-Module,通过定制概念嵌入来弥合通用名词语义与特定视觉实例之间的差距,并引入实例感知损失和语义保持提示模板来优化。实验表明,该方法显著减少了伪影,提升了图像质量。CCE-Module作为即插即用组件,可集成到多种FCO方法中,为电商等场景提供低成本高质量背景生成方案。

arXiv cs.AITo showcase products, merchants often incur substantial costs creating high-quality display images. Foreground Conditioned Outpainting (FCO) meets this demand, allowing users to create desired backgrounds for foreground