Diffutoon: 高分辨率可编辑的 Toon 着色：通过扩散模型实现
内容提要
该文汇总多项扩散模型研究：CartoonDiff实现免训练图像卡通化；3DStyle-Diffusion支持文本驱动3D网格样式化；RenderDiffusion以2D监督生成3D场景；ToddlerDiffusion分阶段快速生成图像；DiffBlender支持多模态条件生成；Diffusers混合器实现区域组合控制；另涵盖视频编辑、3D头像生成等进展。
延伸解读
扩散模型在卡通化中的免训练进展
CartoonDiff 提出了一种无需训练的采样方法，通过将扩散逆向过程分解为语义和细节生成阶段，并对高频信号进行归一化，实现了图像卡通化。这种方法避免了额外的参考图像和复杂的参数调整，降低了使用门槛。
3D 生成与编辑的扩散模型多样化
文章汇总了多个 3D 扩散模型：3DStyle-Diffusion 支持文本驱动的 3D 网格样式化；RenderDiffusion 仅用 2D 监督生成 3D 场景；还有工作将 3D 可变模型与多视角一致性扩散结合，生成可动画的逼真人类头像。这些进展显示了扩散模型在 3D 内容创建中的潜力。
多模态与组合控制的扩散模型
DiffBlender 支持多模态条件生成，如草图、盒子和风格嵌入；Diffusers 混合器则能协调多个扩散过程实现区域组合控制。这些方法增强了生成的可控性和灵活性，为复杂图像编辑提供了新工具。
扩散模型在视频与图像编辑中的应用
文章提到基于视频扩散模型的编辑方法，利用时序信息生成与文本匹配的视频，并通过时间关注掩码微调模型。此外，还有框架通过修正模块调节扩散权重，减少编辑错误传播，实现高保真重建和编辑。
Q&A
CartoonDiff 是什么？它如何实现图像卡通化？
CartoonDiff 是一种基于扩散 Transformer 模型的无需训练的采样方法，用于生成图像卡通化效果。它通过将扩散模型的逆向过程分解为语义生成和细节生成阶段，并在特定去噪步骤中对噪声图像的高频信号进行归一化来实现。
3DStyle-Diffusion 能做什么？
3DStyle-Diffusion 通过结合 CLIP 和 2D Diffusion 模型，能够在文本驱动的几何和外观引导下，实现对 3D 网格的细粒度样式化。
RenderDiffusion 有什么特点？
RenderDiffusion 是第一个用于 3D 生成和推断的扩散模型，仅使用单眼 2D 监督进行训练，采用新颖的图像去噪架构进行中间的三维表示，提供强烈归纳结构。它还能使用 2D 修复来编辑 3D 场景。
ToddlerDiffusion 如何提高图像生成的效率和可解释性？
ToddlerDiffusion 将生成过程分解为简单且可解释的阶段：生成轮廓、调色板和详细彩色图像。这不仅提高了整体性能，还实现了强大的编辑和交互能力。在 LSUN-Churches 上，它以三倍速运行且架构大小减少 3.76 倍。
DiffBlender 是什么？它有什么优势？
DiffBlender 是一种多模态文本到图像扩散模型，可以同时引入多种不同类型的细节表达方式，如草图、盒子和风格嵌入等，不需要更改现有模型的参数，从而在单个模型中实现条件生成，并将多模态生成的标准提高到了新的水平。
Diffusers 混合器如何实现图像组合控制？
Diffusers 混合器是一种建立在现有扩散模型之上的算法，它能够在不同区域之间协调多个扩散过程来控制图像组合，从而提供更细致的组合控制方式。
