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交叉发布 / THE SIGNAL

CCG Diffusion:用组合范畴语法控制文生图

CCG Diffusion: Combinatory Categorial Grammar-Driven Compositional and Syntactically Disambiguated Text-to-Image Generation

重要性 5.0 AI 辅助整理

无需训练的 CCG 解析方法可同时控制属性绑定与句法歧义。

资讯摘要

论文提出 CCG Diffusion,一种无需训练的文生图控制方法,利用组合范畴语法(CCG)解析提示词。CCG 中每个词的范畴自带句法信息,可直接读出词间修饰关系;固定介词范畴即可消解介词短语附着歧义。该方法以提示重写与注意力引导两种机制,同时控制属性绑定、空间关系、数量并处理句法歧义。作者报告在 Stable Diffusion 与 Sana 两个架构不同的骨干上,属性绑定与二维空间关系得分在对比方法中最高,介词短语歧义消解显著优于对比方法。

要点速读

  1. 方法无需训练,基于 CCG 解析实现提示重写与注意力引导。
  2. 固定介词范畴即可指定介词短语附着歧义的解释。
  3. 作者报告在 Stable Diffusion 和 Sana 上属性绑定与二维空间关系得分最高,介词短语歧义消解显著领先。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/23 08:00:11(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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