ArtiFade: 从有缺陷图像生成高质量主题图像的学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有主题驱动的图像生成方法在处理有缺陷图像时的不足，提出了一种新的方法ArtiFade，能够高效地从瑕疵数据集中去除工件并生成高质量的无工件图像。这一方法通过微调预训练的文本到图像模型，确保原有生成能力得以保留，并在多个实验中验证了其广泛的适用性和优越的性能。
本研究介绍了一种新颖的任务——基于文本导向的主题驱动图像修复。通过DreamInpainter方法的两步法，结合主题特征和令牌选择模块，实现准确的主题复制和身份保留。实验证明该方法在视觉质量、身份保护和文本控制方面表现出卓越性能。
