Differential Diffusion官网链接地址:https://differential-diffusion.github.io/
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Differential Diffusion 介绍
Differential Diffusion是一个图像生成和编辑的平台,可根据文本提示和指定每个区域变化量的地图来修改图片。它可以为每个像素或图像区域提供定制化的变化量控制,为各种新的编辑能力打开了大门,例如控制个别对象被修改的程度,或者引入渐变的空间变化。此外,该平台展示了在图像补全领域的有效性,即在无缝融合新的内容时微调周边区域。它还提供了探索不同变化量效果的新工具。该框架仅在推理时运行,不需要模型训练或微调。展示了它与当前最先进的开源模型的集成效果,并通过定量、定性比较和用户研究进行了验证。
Differential Diffusion用户群体
– 生成和编辑图像/n – 创意图像编辑/n – 图像修复/n – 图像增强/n – 艺术创作/n – 媒体内容创作
设计师可以利用GoEnhance AI提升作品细节
摄影爱好者可以提高旧照片分辨率
视频创作者可以使用视频到视频功能转换风格
Differential Diffusion的核心功能
- – 根据文本提示编辑图像
- – 为每个区域指定变化量
- – 控制个体对象变化程度
- – 引入渐变的空间变化
- – 图像无缝补全
- – 探索不同变化量效果的工具