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激发能量扩散的创造生成过程，不要复制生产
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原文中文，约400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图像合成方法，通过融合多个输入图像生成连贯的图像。利用预训练扩散模型的生成先验，实现了适用于外观编辑和语义编辑的通用图像合成。通过引导合成图像朝高密度区域优化的方法，实现了去噪和灵活的语义图像合成。实验证明该方法在通用的零样本图像合成方面具有优越性，并在物体移除和多概念定制等任务中显示出潜力。
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关键要点
- 提出了一种新的图像合成方法，通过融合多个输入图像生成连贯的图像。
- 利用预训练扩散模型的生成先验，实现了适用于外观编辑和语义编辑的通用图像合成。
- 观察到预训练扩散模型在去噪过程中自动识别低密度区域。
- 提出了一种通过扩散先验引导合成图像朝高密度区域优化的方法。
- 引入了一种新的基于掩码的损失函数，实现灵活的语义图像合成。
- 实验证明该方法在通用的零样本图像合成方面具有优越性。
- 该方法在物体移除和多概念定制等任务中显示出潜力。
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