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具备预训练生成模型的条件图像生成
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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
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。
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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。
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