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属性解耦
分布 图像编辑与可控生成2人脸与人体理解1
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面向终身行人重识别的视觉-语言属性解耦与强化
Vision-Language Attribute Disentanglement and Reinforcement for Lifelong Person Re-Identification
把 VLM 的文本属性作为跨域共享的细粒度监督信号,用文本属性解耦+跨模态属性对齐来指导视觉特征提取,这一思路可直接迁移到其他需要抗遗忘的跨域检索/分类任务(如跨域行人检索、细粒度识别)中。
选择性地提取视觉属性并注入文本到图像模型
Selectively Extracting and Injecting Visual Attributes into Text-to-Image Models
通过优化单个文本词元并引入蒸馏/残差双嵌入,把参考图中的形状、材质、姿态、镜头角度等属性解耦后注入 T2I 生成,可作为无需微调模型即可实现属性级可控生成的即插即用手段。
Omni-Attribute:面向视觉概念个性化的开放词表属性编码器
Omni-Attribute: Open-vocabulary Attribute Encoder for Visual Concept Personalization
把「属性」当作可检索的开放词表嵌入来学习,用正负属性配对数据加对比解耦目标,替代通用编码器的整体嵌入;做个性化/风格迁移时可直接复用该编码器来隔离身份、光照、风格等单一因素,减少信息泄漏。