Semantic Browsing 是一篇發表於 ECCV 2026 的學術項目，由 Tel Aviv University 的 Sara Dorfman、Maya Vishnevsky、Omer Dahary、Or Patashnik 與 Daniel Cohen-Or 共同開發。它針對文字生成圖像模型在重複取樣時容易「語意塌縮」、產出過於雷同的問題，提出一套可控多樣性的工作流程。

這套方法的核心做法，是把多樣性從像素層級搬到文字層級。系統會先用多智能體（multi-agent）流程把使用者的提示擴寫成結構化的場景 JSON，記錄物件、屬性、互動與整體場景設定，再從中找出提示中未明確指定、但合理的變化軸心。每一次分支都對應一個明確的語意決定，例如角色、構圖或風格的差異，最終形成一棵可瀏覽的場景樹。

與一般常見做法相比，這個項目最值得留意的差異在於：變化不是來自隨機噪聲，而是來自可解讀的語意約束。樹狀結構讓使用者可以沿著特定分支往下探索，同時保留先前已固定的條件，方便在設計空間中做有意識的導覽。

重點摘要：

• 開發團隊：Tel Aviv University 的 Sara Dorfman、Maya Vishnevsky、Omer Dahary、Or Patashnik 與 Daniel Cohen-Or。
• 核心方法：以多智能體流程把提示展開為結構化 JSON 場景樹。
• 可控多樣性：每個分支對應一個明確的語意決定，而非隨機變化。
• 適用情境：概念設計、視覺探索、需要比較多個語意詮釋的創作流程。
• 目前狀態：程式碼尚未公開，僅釋出 arXiv 論文與項目頁。

使用方法詳細教學：

1. 準備提示：先寫好一段文字提示，例如「A poster featuring animals」，提示中可以刻意留白部分細節，讓系統有空間展開變化。
2. 進入項目頁：前往 Semantic Browsing 的官方網頁（saradorfman1.github.io/SemanticBrowsing-webpage/），等待互動介面載入。
3. 送出提示並生成根節點：系統會先推論出一個初始場景詮釋，作為場景樹的根節點。
4. 瀏覽與選擇變化軸心：介面會列出可變化的語意面向，例如角色、構圖、風格等，每個面向都會顯示目前值與替代選項。
5. 展開分支：選定一個面向並挑選替代值後，系統會呼叫多智能體流程，在保留先前約束的前提下產生新的子節點與對應圖像。
6. 沿著分支深入探索：可以重複步驟四與五，沿著感興趣的路徑繼續往下展開，逐步建立一棵專屬的設計樹。
7. 匯出或記錄結果：若需要保留特定分支，可記下該節點的場景 JSON 或截圖，作為後續迭代或團隊溝通的依據。

由於程式碼尚未釋出，目前只能透過項目頁的示範介面體驗流程；待官方開源後，便能整合進 ComfyUI、Stable Diffusion 等本地生圖工作流。對於從事概念設計、視覺探索，或需要比較多個語意詮釋的創作者與研究人員來說，這套方法提供了一條比隨機抽樣更可控的探索路徑。

項目主頁： https://saradorfman1.github.io/SemanticBrowsing-webpage/

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.23679