本文介绍了一种精确的图片逆向生成技术，实现了基于文本的图片编辑，通过引入Pivotal inversion和NULL-text optimization技术，以条件嵌入为导向，避免了模型权重的繁琐调整，并在真实照片上进行了高保真度编辑。
Nov, 2022
本文提出了一种基于Prompt Tuning Inversion的精确快速反演技术，用于文本驱动的图像编辑，能够在保留输入图像高准确度的同时进行灵活的编辑，实验证明该方法在ImageNet数据集上的表现优于现有技术。
May, 2023
本文提出一种负激励反演方法，通过前向传播实现等效重建来加速处理图像编辑中的扩散模型，实验证明与现有方法相比，我们的方法的重建质量是可比的，更快，可用于改善扩散模型的重建质量。
文本引导扩散模型通过分离源图像和目标扩散分支，实现图像编辑的内容保留和编辑保真度优化，通过三行代码实现的直接反演技术在编辑基准测试中表现出卓越的性能和极大的加速。
Oct, 2023
对于扩散模型，尽管反演性编辑取得了一定进展，但基于文本的图像编辑仍面临困难。本研究提出了一种无需显式反演的编辑方法（InfEdit），通过引入特殊方差调度和统一的注意力控制机制，实现了对图像的稳定编辑和真实还原，且在各种编辑任务中表现出强大的性能和快速的实时应用潜力。
Dec, 2023
通过固定点迭代的方法解决了扭曲反演的技术性挑战，设计了用于图像生成和处理的基于文本引导的扩散模型，并通过提示感知的编码调整改进了反演质量，最终在多个下游任务中取得了显著的改进。
通过对DDIM采样方程中的η的理论分析，我们引入了一种新颖适应性的扩散反演技术来进行真实图像编辑，实现了对编辑范围的灵活控制。通过与多种最近方法的全面定量和定性评估相比较，我们展示了我们方法的卓越性能，既在该领域设立了新的基准，也大大超越了现有策略。
Mar, 2024
使用文本驱动扩散模型改进图像编辑性能，通过源提示的逆变将原始图像转化为与目标文本提示无关的潜在噪声代码，实现图像编辑的可操作性。
本研究针对文本基础图像编辑中的多步骤扩散模型进行了探讨，填补了向快采样方法适应的实际空白。提出了一种新的移位噪声调度来解决视觉伪影问题，并通过伪引导方法增强编辑强度，最终实现了仅需三步扩散的高效文本图像编辑，推动了相关领域的发展。
Aug, 2024
本研究解决了现有文本引导扩散模型在真实图像编辑中重建保真度与可编辑性之间的挑战。提出的面向任务的扩散反演（TODInv）框架通过优化扩展的\(\mathcal{P}^*\)空间中的提示嵌入，使反演和编辑结合，确保高保真度和精确可编辑性。实验结果表明，TODInv在基准数据集上优于现有方法，实现了定量和定性上的提升，并展示了其在少步扩散模型中的多样性和适应性。