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EmoScene
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新的EmoScene数据集增强了可控情感图像生成能力
研究人员推出了EmoScene，这是一个旨在改进可控情感图像生成的大规模数据集。该数据集包含超过300个场景类别中的120万张图像，具有双空间表示，包括离散情感和连续VAD（效价-唤醒度-优势度）维度，以及可衡量的外观属性。为了展示其效用，团队开发了AffectCtrl，一个增强了用于分类情感生成和对VAD、亮度、饱和度进行连续控制的冻结扩散模型的系统，在控制轴上实现了高精度和强相关性。
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新基准和贝叶斯框架推动多维度情感理解
研究人员推出了 EmoScene，这是一个旨在评估自然语言中多维度情感理解的新基准。该基准包含 4,731 个场景，基于 Plutchik 的基本情感构建了 8 维情感向量，超越了简单的独立标签预测。为了处理情感之间复杂的相互作用，提出了一种包含共现统计的贝叶斯推理框架。该框架提高了预测一致性，并在无需额外训练的情况下将词汇准确率提高了 2.24%。