GraPLUS: Graph-based Placement Using Semantics for image composition

2025-06-20

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.cviu.2025.104427

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摘要

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• 场景图和大型语言模型增强了图像中的物体放置。 • GPT-2 嵌入捕捉语义关系以实现更好的物体定位。 • 边缘感知图神经网络有效处理语义关系。 • 人类评估者在 51.8% 的测试案例中更偏好我们的放置方法。 • 具有较高精度（92.1%）和有竞争力的视觉质量（FID 得分 28.83）。