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EmerDiff是一种新兴的扩散模型，旨在通过利用扩散模型提取的语义知识，生成细粒度的分割地图，无需额外训练。该模型克服了从低维特征图中直接提取像素级语义关系的挑战，并利用这些关系构建了图像分辨率的分割地图。它适用于图像分割任务，特别是需要生成细粒度分割地图且无法进行额外训练的场景。
EmerDiff官网链接地址：https://huggingface.co/papers/2401.11739
EmerDiff 介绍
EmerDiff是一种新兴的扩散模型，旨在通过利用扩散模型提取的语义知识，生成细粒度的分割地图，无需额外训练。该模型通过利用Stable Diffusion（SD）提取的语义知识，克服了从低维特征图中直接提取像素级语义关系的挑战，并利用这些关系构建了图像分辨率的分割地图。经过广泛实验验证，生成的分割地图清晰且捕捉了图像的详细部分，表明扩散模型中存在高度准确的像素级语义知识。
EmerDiff用户群体
适用于需要生成细粒度分割地图且无法进行额外训练的场景，特别是图像分割任务。
用于医学图像分割任务
在自然场景图像中捕捉细节
应用于遥感图像分析
EmerDiff的核心功能
- 生成细粒度的分割地图
- 无需额外训练
- 提取像素级语义关系
- 构建图像分辨率的分割地图
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