通过使用扩散模型，我们提出了 DiffMorpher，实现了平滑且自然的图像插值，不仅能捕捉图像的语义信息，而且在多个对象类别中实现了比以前的方法更好的图像变形效果。

Dec, 2023

通过引入名为 IMPRESS 的扰动净化平台，我们评估了不易察觉的扰动作为一种保护措施的有效性，并提供了对几种现代保护方法的全面评估，同时可作为未来保护方法的评估平台。

Oct, 2023

通过使用潜在扩散模型进行无监督插值，我们在降噪、文本嵌入和主题姿势上实现了一致而令人信服的图像插值，而传统的数量指标如 FID 则无法准确度量插值质量。

Jul, 2023

该论文研究了基于扩散模型的无条件文本驱动图像编辑方法的效率，并开发了一种新算法，可以快速学习和应用图像操作，从而提高实现应用的潜力。

Apr, 2023

本研究工作旨在通过将 3D 可变模型整合到最新的多视角一致性扩散方法中，增强生成扩散模型在创建可控、照片般逼真的人类头像任务中的质量和功能。我们的实验证明了在基于关节的 3D 模型的准确约束下，生成流水线模型在单图像的新视角合成任务上的性能改进，更重要的是，这种整合实现了面部表情和身体姿势控制在生成过程中的无缝和准确融入。据我们所知，我们提出的框架是第一个允许从未见过的单一图像创建完全 3D 一致、可动画和照片般逼真的人类头像的扩散模型；广泛的定量和定性评估证明了我们的方法在新视角和新表情合成任务上相对于现有最先进的头像创建模型的优势。

Jan, 2024

本研究介绍了一种基于文本的图像编辑方法，利用最新的扩散模型对一些基于文本主题的地方图像进行编辑，通过结合扩散模型的速度和 Blended Diffusion，提高了编辑的效率，并通过优化方法来解决扩散模型无法完美重建图像的问题，实现了比当前方法更高的精度和速度

Jun, 2022

探究通过 “野外” 图像进行情绪操作的扩散模型的能力并进行广泛的定量和定性评估，该方法在图像质量和真实性方面表现卓越，与基于 GAN 的对应方法相比，在情绪转换方面取得了有竞争力的结果。

Aug, 2023

本文提出了一种基于条件扩散模型的统一框架，用于图像到图像的转换，并在四个具有挑战性的图像到图像任务中测试了这个框架，即上色，修复，裁剪和 JPEG 恢复。我们的简单实现超越了所有任务上的强 GAN 和回归基线，无需任务特定的超参数调整，架构定制或需要任何辅助丢失或先进的新技术。我们揭示了扩散目标中 L2 与 L1 损失的影响，并通过实证研究证明了自我关注在神经结构中的重要性。重要的是，我们提倡一个基于 ImageNet 的统一评估协议，具有人工评估和样本质量得分（FID，Inception Score，预训练 ResNet-50 的分类准确度和与原始图像的感知距离），我们期望这个标准化的评估协议在推进图像到图像翻译研究方面起到作用。最后，我们展示了一个通用的，多任务扩散模型的执行效果与任务特定的专家模型相当或更好。

Nov, 2021

使用条件化文本的图像生成模型是一种广泛应用于人工智能图像合成的方法，但直观地通过艺术家的引导控制输出仍然具有挑战性。当前的方法需要多个图像和文本提示来指定每个对象作为概念以生成一张定制的图像。与此不同的是，我们的工作 'DiffMorph' 引入了一种新的方法，它在不使用文本提示的情况下合成混合概念的图像。我们的工作将绘制的草图作为输入，采用了一种草图到图像模块进行整合，以生成变形后的图像。我们使用预训练的文本到图像扩散模型并对其进行微调以忠实地重构每个图像。我们将从草图中合理地融合图像和概念，展示了我们的工作的图像生成能力，并将其与基于提示的图像生成进行比较。

Jan, 2024

本文介绍一种基于高度个性化文本嵌入的简单而高效的方法，通过分解 CLIP 嵌入空间来实现个性化和内容操作，并且仅需要一个图像和目标文本即可实现背景、纹理和动态的操作和编辑。

Mar, 2023