ICG: Improving Cover Image Generation via MLLM-based Prompting and Personalized Preference Alignment

L'article propose ICG, un nouveau cadre pour la génération personnalisée d'images de couverture intégrant la sollicitation basée sur les MLLM avec l'alignement des préférences. Il utilise des caractéristiques sémantiques et des embeddings d'utilisateur pour contextualiser le modèle de diffusion et adopte une stratégie d'apprentissage multi-récompense pour pallier le manque de supervision étiquetée.