GazeDiT：通过空间条件控制实现面向眼动追踪的注视准确扩散图像生成
英文标题：GazeDiT: Gaze-Accurate Diffusion Image Generation for Eye Tracking via Spatial Conditioning
GazeDiT 提出了一种面向眼动追踪任务的扩散图像生成方法，通过空间条件控制提升生成图像中注视方向的准确性。论文指出，扩散模型日益被用于生成合成训练数据，但当条件信号维度较低且较粗粒度时，仍难以实现精确的标签控制。与主要依据整体提示词一致性评估的文本条件图像生成不同，眼动追踪数据生成需要更精确地控制注视相关标签。该研究对需要合成眼动训练数据的开发者和研究人员具有参考价值。
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GazeDiT：通过空间条件控制实现面向眼动追踪的注视准确扩散图像生成
arXiv:2609.17814v1
公告类型：新论文
摘要
扩散模型正越来越多地被用于生成合成训练数据，但当条件信号维度较低且较为粗粒度时，实现精确的标签控制仍然困难。文本条件图像通常根据其与整体提示词的一致性进行评判，而……
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