diffusion-based image editing | BriefGPT

关键词diffusion-based image editing

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E4C: 通过高效的 CLIP 引导提升基于文本的图像编辑的可编辑性
通过提出名为 E4C 的零样本图像编辑方法，我们在保留源图像内容的同时，通过推理阶段优化来显式增强可编辑性和文本对齐，实现了有效解决现有方法中存在的文本对齐问题，并在广泛的编辑任务中表现良好。
PDF4 months ago
DiffEditor：基于扩散的图像编辑中的准确性和灵活性增强
我们提出了 DiffEditor 方法，利用图像提示和文本提示来改善细粒度的图像编辑，通过在扩散采样中引入局部组合的随机微分方程 (SDE)，梯度引导和时间旅行策略，我们的方法在各种细粒度图像编辑任务中取得了最先进的性能。
PDF5 months ago
AAAI基于扩散的高效图像编辑与即时关注蒙版
我们在这篇论文中提出了一种名为 InstDiffEdit 的新型高效图像编辑方法，它利用现有扩散模型的跨模态注意力能力，在扩散步骤中实现了即时的遮罩引导。我们将 InstDiffEdit 与 SOTA 方法进行了广泛的实验证明，结果显示它在
PDF6 months ago
MAG-Edit：基于掩模的注意力调整引导的复杂情景下的局部图像编辑
我们开发了 MAG-Edit，这是一种无需训练、推断阶段优化的方法，能够在复杂场景中进行局部图像编辑。MAG-Edit 通过最大化编辑标记的两个基于掩模的交叉注意力约束来优化扩散模型中的噪声潜在特征，逐渐增强与所需提示的局部对齐。大量的定量
PDF7 months ago
随机性的恩惠：在基于扩散的图像编辑中，随机微分方程优于常微分方程
我们提出了一种统一的概率形式用于扩散式图像编辑，其中潜变量以任务特定的方式进行编辑，并且通常偏离原始随机微分方程或常微分方程（SDE 或 ODE）引起的相应边际分布。代之以定义了一个相应的 SDE 或 ODE 进行编辑。我们在公式中证明了两
PDF8 months ago