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ControlNet作者又出新作:百萬數據訓練,AI圖像生成迎來圖層設計

AIGC動態2年前 (2024)發布 機器之心
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ControlNet作者又出新作:百萬數據訓練,AI圖像生成迎來圖層設計

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原標題:ControlNet作者又出新作:百萬數據訓練,AI圖像生成迎來圖層設計
關鍵字:模型,圖像,背景,前景,研究者
文章來源:機器之心
內容字數:4906字

內容摘要:


機器之心報道
編輯:陳萍、杜偉有人表示:「等待已久的 AI 圖像創建功能終于迎來了圖層!」盡管用于生成圖像的大模型已經成為計算機視覺和圖形學的基礎,但令人驚訝的是,分層內容生成或透明圖像(是指圖像的某些部分是透明的,允許背景或者其他圖層的圖像通過這些透明部分顯示出來)生成領域獲得的關注極少。這與市場的實際需求形成了鮮明對比。大多數視覺內容編輯軟件和工作流程都是基于層的,嚴重依賴透明或分層元素來組合和創建內容。
來自斯坦福大學的研究者提出了一種「latent transparency(潛在透明度)」方法,使得經過大規模預訓練的潛在擴散模型能夠生成透明圖像以及多個透明圖層。論文地址:https://arxiv.org/pdf/2402.17113.pdf
論文標題:Transparent Image Layer Diffusion using Latent Transparency
舉例來說,對于給定的文本提示(如頭發凌亂的女人,在臥室里),該研究提出的方法能夠生成具有透明度的多個圖層。也就是說該模型不僅能根據提示生成圖片,還能將前景和背景進行分層,背景丟失的信息也能很好的補充。此外,本文


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文章來源:機器之心
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