arXiv cs.CV· Nicolas Sereyjol-Garros, Ellington Kirby, Victor Letzelter, Victor Besnier, Nermin Samet·· 9 小时前AI 评分22
REPA-G：用表征对齐视觉特征实现测试时条件控制
REPA-G: Test-Time Conditioning with Representation-Aligned Visual Features
AI 导读
研究者提出 REPA-G（Representation-Aligned Guidance），一种在推理阶段利用自监督模型对齐表征进行条件控制的框架，无需额外训练即可引导扩散模型去噪过程。该方法支持从单 patch 匹配到全局图像特征 token 的多粒度控制，并可扩展至多概念组合，在 ImageNet 和 COCO 上生成高质量且多样的结果。
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