May, 2023
iEdit: 弱监督下的本地化文本指导图像编辑
iEdit: Localised Text-guided Image Editing with Weak Supervision
Rumeysa Bodur, Erhan Gundogdu, Binod Bhattarai, Tae-Kyun Kim, Michael Donoser...
TL;DR提出了一种新的学习方法 iEdit,用于文本引导的图像编辑,包括数据集的自动构建、无监督损失函数和分割掩模引导编辑。该模型在 200K 个样本的数据集上进行训练,并在图像保真度、CLIP 对齐性得分和编辑生成和真实图像方面显示出优越的结果。