Add-it：基于预训练扩散模型的无训练对象插入图像的方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在语义图像编辑中根据文本指令将对象添加到图像中的挑战，特别是如何在复杂场景中自然地找到添加对象的位置。我们提出的Add-it方法不需要额外训练，通过扩展扩散模型的注意机制，综合考虑场景图像、文本提示和生成图像信息，达到在保持结构一致性和细节的同时，实现自然的对象放置，且在多个基准测试中超越现有监督方法，显示出显著的性能提升。
本研究提出了一种Add-it方法，旨在解决在复杂场景中根据文本指令自然添加对象的问题。该方法无需额外训练，通过扩展扩散模型的注意机制，综合考虑场景图像和文本提示，实现了结构一致性和细节保留，性能显著优于现有监督方法。
