Diffree

Diffree是一个基于文本引导的图像修复模型,它能够通过文本描述来添加新对象到图像中,同时保持背景的一致性、空间适宜性和对象的相关性和质量。该模型通过训练在OABench数据集上,使用稳定扩散模型和额外的掩码预测模块,能够独特地预测新对象的位置,实现仅通过文本指导的对象添加。

需求人群:

"目标受众包括图像编辑者、设计师、研究人员和任何需要在图像中添加新对象的用户。Diffree适合他们,因为它提供了一种无需手动干预即可快速且自然地添加对象到图像中的方法。"

使用场景示例:

使用Diffree为风景照片添加飞鸟,增强画面生动性。

在产品宣传图中添加虚拟产品,进行市场测试。

在历史场景重建中,根据描述添加缺失的元素。

产品特色:

文本到图像的模型,实现文本引导的对象添加

使用先进的图像修复技术生成的OABench数据集进行训练

具有独特的掩码预测模块,预测新对象的位置

能够保持添加对象时的背景一致性

支持迭代地在同一图像中添加多个对象

适用于多种自然场景中的对象添加

高成功率,保证添加对象的质量和相关性

使用教程:

1. 访问Diffree的在线演示页面。

2. 阅读并理解Diffree的使用说明和要求。

3. 提供或输入希望添加到图像中的对象的文本描述。

4. 上传原始图像或选择已有的图像样本。

5. Diffree将根据文本描述和原始图像生成掩码和新对象的图像。

6. 检查生成的结果,确保新添加的对象符合预期。

7. 如有需要,进行迭代调整,直到满意为止。

8. 下载或直接使用生成的图像。

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