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DreamSalon: 一个分阶段扩散框架,用于保留可编辑面部生成中的身份 - 语境

DreamSalon 是一个噪声引导的阶段编辑框架,专注于详细的图像操作和身份环境保持,通过识别预测噪声的频率和梯度来确定编辑和增强阶段,并通过混合源和目标文本提示来指导模型对特定编辑区域进行精确操作,在人脸编辑领域高效而忠实地编辑细节,并在定性和定量上优于现有方法。

本文介绍了一种一次性方法,可编辑人物图像的姿势和身体形状,并保留身份信息。通过使用3D人体模型进行拟合,将输入图像投影到模型上并改变姿态和形状。文章还提出了一种迭代细化方法,通过自监督学习增强真实感。定量和定性评估表明,该方法优于其他现有方法。

3D人体模型 一次性方法 人物图像编辑 姿势和身体形状 自监督学习

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