209-A1.1｜长篇故事可视化；HR图像生成，公共资源训练文生图；迭代反馈组合多种模型优势互补，从多模态属性图生成图像｜Thu

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Image Generation｜Long Story Visualization Story-Adapter: A Training-free Iterative Framework for Long Story Visualization Story-Adapter 2024-10-08｜UCSC, HDU, Singapore Institute of Technology｜⭐️ 🟡 http://arxiv.org/abs/2410.06244v1 https://jwmao1.github.io/storyadapter 概述 本研究提出了一种名为Story-Adapter的框架，以解决长故事可视化中的一些关键挑战。这些挑战包括保持语义一致性、生成高质量的细粒度交互以及确保计算的可行性。 传统的故事可视化方法在处理较长的故事时容易出现语义不一致和错误累积的问题 。Story-Adapter通过引入一种迭代范式， 利用前一轮生成的所有图像和文本提示来逐步优化每一幅生成的图像， 从而提高生成质量和细节的准确性。研究表明，Story-Adapter在长故事场景中显著提高了语义一致性和生成 ………………………………