Diffusion Self-Distillatio

简介:

一种用于零样本定制图像生成的扩散自蒸馏技术

功能:

- 零样本定制图像生成:无需大量配对数据即可生成特定实例在新上下文中的图像。

- 文本到图像扩散模型:利用预训练的模型生成图像网格,并与视觉语言模型协作筛选配对数据集。

- 图像到图像任务微调:将文本到图像模型微调为文本加图像到图像模型,提高生成图像的质量和一致性。

- 身份保持生成:在不同场景中保持特定实例(如人物或物品)的身份特征。

- 自动化数据筛选:通过视觉语言模型自动筛选和分类图像对,模拟人工标注和筛选过程。

- 信息交换:模型生成两帧图像,一帧重建输入图像,另一帧为编辑后的输出,实现有效信息交换。

- 无需测试时优化:与传统的每实例调优技术相比,该技术无需在测试时进行优化。

需求人群:

"目标受众为艺术家、设计师和研究人员,他们需要在没有大量配对数据的情况下,生成具有特定身份特征的图像。Diffusion Self-Distillation技术提供了一种创新的方法,使得用户能够通过简单的文本提示来指导图像生成,从而创造出符合特定需求的图像内容。"

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