零样本引导图像合成的分层渲染扩散模型

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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、语义编辑和图像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。
  • 该框架利用预先训练的逆模型设计的损失,增强了扩散模型的生成控制能力。
  • 在修补、着色、语义编辑和图像超分辨率等任务上,表现出明显的改进。
  • 与最先进的基于扩散的模型相比,增加的计算成本可忽略不计。
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