Differential Diffusion是一個圖像生成和編輯的平臺，可以根據文本提示以及指定每個區域變化量的地圖來修改圖片。它能夠為每個像素或圖像區域提供定制化的變化量控制。這種細粒度的變化量控制為各種新的編輯能力打開了大門，例如控制個別對象被修改的程度，或者引入漸變的空間變化等。此外，該平臺展示了該框架在圖像補全領域的有效性，即在無縫融合新的內容時微調周邊區域。它還提供了探索不同變化量效果的新工具。該框架僅在推理時運行，不需要模型訓練或微調。展示了它與當前最先進的開源模型的集成效果，并通過定量、定性比較和用戶研究進行了驗證。
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誰可以從Differential Diffusion中受益？
Differential Diffusion適合需要進行創意圖像編輯、圖像修復、圖像增強、藝術創作以及媒體內容創作的用戶。無論是想要根據文本提示編輯圖像，還是為每個區域指定變化量，這個平臺都能滿足用戶的需求。
Differential Diffusion的實際應用
Differential Diffusion的應用場景廣泛：
圖像編輯技術背景
在Differential Diffusion之類的工具中進行圖像編輯，涉及使用各種算法和模型來實現對圖像的精準控制和編輯。這種技術利用深度學習和計算機視覺的方法，在像素級別上操作圖像，實現各種編輯效果，從而滿足用戶對圖像修改的需求。
Differential Diffusion的關鍵功能
- 文本提示編輯：根據文本提示進行圖像編輯，實現個性化效果。
- 定制化變化量控制：為每個像素或圖像區域提供定制化的變化量控制。
- 無縫融合：實現圖像補全和無縫融合新內容的功能。
- 探索創新：提供探索不同變化量效果的工具，讓用戶有更多可能性。
如何使用Differential Diffusion
要使用Differential Diffusion，只需輸入文本提示和變化量地圖，即可開始編輯和生成圖像。用戶可以根據自己的需求調整每個區域的變化量，實現個性化的編輯效果。這個平臺的用戶界面友好簡潔，方便用戶快速上手。
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