分组图像流匹配 Transformer 架构图

分组图像流匹配 Transformer 架构图

概览

像素空间分组流匹配 Transformer(用于局部图像修复)的四面板架构图。这是一张可编辑的 PowerPoint 图,依据 CC BY 4.0 许可改编自论文原图。

图中内容

(a) 总流程:修复前后对比图、RGB / 字形两路嵌入、main / item / glyph 三组 token、堆叠的 Group JiT Block ×32(3D RoPE、时间步嵌入、RMSNorm + adaLN、Attention、SwiGLU FFN)和带回贴的 RGB 预测头。(b) 共享画布上的中心化连续位置编码与非整格裁剪。(c) 分组注意力掩码(Query × Key/Value 网格)。(d) x 预测 + v 空间 MSE 损失。每个方框、箭头、标签和公式都是原生形状,改配色、改文字、拆开单独用都行,适合组会汇报、开题、论文配图和海报。

文件格式

下载包含:.pptx(1 页,13.33 × 7.60 英寸;PowerPoint、Keynote、WPS、LibreOffice 都能打开;Google Slides 也能用,但复杂自由曲线可能略有偏移)、.svg、.drawio。附原尺寸预览图 preview.png,另有 1200 px 网页预览图。

形状与编辑

368 个原生可编辑形状:201 个自选图形、77 个文本框、90 个自由曲线、0 条线条/连接线。另有 27 张嵌入图片(见下方说明)。可编辑内容:全部文字和公式(z_t、x̂₁、v̂、v*、d_t、I₁…G₃)、叠层模块卡片、token 网格、嵌入条、位置编码网格(含圆点与边框)、7×7 掩码矩阵、损失方框和箭头。

嵌入图片与字体

有 27 处是嵌入位图:修复前后的海报网格,以及字形、噪声块和字符小图。文字统一用 Times New Roman(Windows 和 macOS 自带;LibreOffice 会用等宽度的 Liberation Serif 显示)。上下标是真正的上标 / 下标文字格式,不是公式编辑器对象。SVG 里的文字仍是可编辑文字;draw.io 文件是逐个形状转换的,个别位置可能要微调。本文件是忠实重绘,不是作者的原始源文件。

来源与许可 改编自论文 Efficient Scene-Text Refinement via Pixel-Space Grouped Image Generation 的图 1,作者 Yaoli Liu, Guo-Hua Wang, Yiyang Chen, Qing-Guo Chen, Zhao Xu, Weihua Luo, Yao-Xiang Ding(arXiv:2610.18284,https://arxiv.org/abs/2610.18284)。原图采用 CC BY 4.0 许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。由 叫我Alonzo就好了/alonzolab 重绘为可编辑形状并做了修改。本商品与原作者无关,也未获原作者认可。公开发布或分享这张图时,需要注明原论文出处;准确的署名文字在每个下载包里的 LICENSE-ATTRIBUTION.txt 中。