MAG-Edit：基于掩模的注意力调整引导的复杂情景下的局部图像编辑

我们开发了 MAG-Edit，这是一种无需训练、推断阶段优化的方法，能够在复杂场景中进行局部图像编辑。MAG-Edit 通过最大化编辑标记的两个基于掩模的交叉注意力约束来优化扩散模型中的噪声潜在特征，逐渐增强与所需提示的局部对齐。大量的定量和定性实验证明了我们的方法在复杂场景中实现了文本对齐和结构保护的有效性。

我们开发了MAG-Edit，一种无需训练的图像编辑方法，通过交叉注意力约束优化扩散模型中的特征，实现文本对齐和结构保护。实验证明其在复杂场景中有效。

MAG-Edit 交叉注意力约束 图像编辑方法 扩散模型 文本对齐
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