arXiv · cs.AI · Haipeng Liu, Yang Wang, Meng Wang · 5 小时前模型评分32
Dual-FDM：在频率感知扩散模型中解耦双图像参考的个性化生成
Disentangling Dual Image References in Frequency Aware Diffusion Models for Personalized Generation
导读
研究提出 Dual-FDM，在频率感知扩散模型（Diffusion Model）中按频段解耦定制参考与色彩风格参考两类图像，同时处理定制风格迁移和色彩风格迁移。该方法用掩码策略分离不同频段，并按替换频段的信息熵比例自适应调节去噪时间步。实验显示其在个性化图像生成上优于现有扩散模型，论文将发表于 NeurIPS 2026。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “in this paper, we study personalized generation based on dual references - customization and color style reference - to propose a paradigm to disentangle these Dual image references within Frequency-aware Diffusion Models, dubbed Dual-FDM”
- “Our code can be accessed from this https URL .”
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