动态VLM引导的扩散模型负面提示

于红博

摘要: 我们提出了一种新颖的动态负面提示的扩散模型方法，利用视觉语言模型（VLMs）在去噪过程中自适应地生成负面提示。与传统的固定负面提示方法不同，我们的方法在特定的去噪步骤生成中间图像预测，并查询VLM以生成上下文适当的负面提示。我们在各种基准数据集上评估了我们的方法，并展示了负向引导强度与文本-图像对齐之间的权衡。

更新时间: 2025-10-30 01:10:25

领域: cs.CV,cs.AI

下载: http://arxiv.org/abs/2510.26052v1