突破T2I模型界限，组件可控个性化生成新方法MagicTailor：生成过程中可以自由地定制ID。

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今天的文章来自公众号粉丝投稿，文章提出了一种组件可控的个性化生成方法MagicTailor，旨在个性化生成过程中可以自由地定制ID的特定组件。 相关链接 论文阅读：https://arxiv.org/pdf/2410.13370 项目主页：https://correr-zhou.github.io/MagicTailor/ 论文介绍 文生图（T2I）扩散模型的最新进展使得能够根据文本提示创建高质量图像，但它们仍然难以生成对特定视觉概念进行精确控制的图像。现有的方法可以通过学习参考图像来复制给定的概念，但它们缺乏对概念中的各个组件进行细粒度定制的灵活性。 在本文中，介绍了组件可控的个性化，这是一项新颖的任务，它允许用户在个性化视觉概念时重新配置特定组件，从而突破了 T2I 模型的界限。由于两个主要障碍，这项任务特别具有挑战性：语义污染，即不需要的视觉元素破坏个性化概念；语义不平衡，导致概念和 ………………………………