具备预训练生成模型的条件图像生成
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝
内容提要
通过Steered Diffusion框架实现了逼真零样本条件图像生成,修补、着色、语义编辑和超分辨率方面有明显改进,计算成本较低。
🎯
关键要点
-
引入了Steered Diffusion框架,实现逼真零样本条件图像生成。
-
该框架利用扩散模型的生成控制能力,设计了预先训练的逆模型损失。
-
在修补、着色、文本引导的语义编辑和图像超分辨率等任务上有明显改进。
-
与最先进的基于扩散的即插即用模型相比,提供了定性和定量的提升。
-
额外计算成本可忽略不计。
🏷️