LayerDiffusion

LayerDiffusion 是一种使大规模预训练潜在扩散模型能够生成透明图像的方法。该方法允许生成单个透明图像或多个透明图层。它学习了一种 “潜在透明度”,将 Alpha 通道透明度编码到预训练潜在扩散模型的潜在空间中。通过将添加的透明度调节为潜在偏移,最小程度地改变预训练模型的原始潜在分布,以保留大型扩散模型的生产就绪质量。通过调整潜在空间对其进行微调,可以将任何潜在扩散模型转换为透明图像生成器。我们使用人机协作收集的 100 万个透明图像层对对模型进行训练。我们展示了潜在透明度可以应用于不同的开源图像生成器,或者适应于各种条件控制系统,实现前景 / 背景条件图层生成,联合图层生成,图层内容结构控制等应用。用户研究发现,在大多数情况下(97%),用户更喜欢我们本地生成的透明内容,而不是之前的临时解决方案,比如生成然后抠图。用户还报告说,我们生成的透明图像的质量与 Adobe Stock 等真实商业透明资产相媲美。

需求人群:

"用于生成透明图像或透明图层,适用于设计、图像处理等领域。"

使用场景示例:

生成透明图像用于产品设计

生成透明图层实现图像合成

控制图层内容结构生成定制图像

产品特色:

生成透明图像

生成多个透明图层

学习潜在透明度

适用于不同图像生成器

适应各种条件控制系统

前景 / 背景条件图层生成

联合图层生成

图层内容结构控制

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