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分类器引导扩散生成的设计空间阐明
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的方法self-guidance，通过指导扩散模型的内部表示，提供了对生成图像更强的控制力，可以从这些表示中提取对象的形状、位置和外观等属性，并使用它们来控制生成的采样。作者演示了如何使用这种方法进行复杂的图像操作，并证明了self-guidance还可以用于编辑真实图像。
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关键要点
- 介绍了一种新的方法self-guidance，通过指导扩散模型的内部表示，提供对生成图像的更强控制力。
- 可以从内部表示中提取对象的形状、位置和外观等属性，并使用它们控制生成的采样。
- 这种方法类似于分类器引导，但不需要额外的模型或训练。
- 作者演示了如何使用self-guidance进行复杂的图像操作，如修改对象的位置或大小，合并图像中对象的外观和布局。
- 证明了self-guidance还可以用于编辑真实图像。
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