一个示例下的扩散过程中的代表性特征提取
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。DiffSketch 是一种从图像中生成各种风格化素描的方法,通过从预先训练好的扩散模型中选择代表性特征,我们的方法专注于从深层特征的丰富语义中选择。这种新颖的素描生成方法可以通过一个手绘图进行训练,通过将经过训练的生成器提炼成简化的提取器,确保了高效的素描提取。我们通过分析选择去噪扩散特征,并将这些选定的特征与 VAE...
DiffSketch是一种从图像中生成各种风格化素描的方法,通过选择代表性特征提取丰富的语义信息。该方法训练了一个手绘图生成器,并提炼成简化的提取器,实现高效的素描提取。通过分析去噪扩散特征并与VAE特征结合,生成素描。DiffSketch在素描提取任务中经过比较验证了其优越性。