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一文看盡297篇文獻!中科院領銜發表首篇「基于擴散模型的圖像編輯」綜述

AIGC動態2年前 (2024)發布 新智元
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一文看盡297篇文獻!中科院領銜發表首篇「基于擴散模型的圖像編輯」綜述

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原標題:一文看盡297篇文獻!中科院領銜發表首篇「基于擴散模型圖像編輯」綜述
關鍵字:模型,方法,圖像,圖像編輯,編輯
文章來源:新智元
內容字數:19882字

內容摘要:


新智元報道編輯:LRS
【新智元導讀】AIGC大模型最火熱的任務之一——基于Diffusion Model的圖像編輯(editing)領域的首篇綜述,長達26頁,涵蓋297篇文獻!本文全面研究圖像編輯前沿方法,并根據技術路線精煉地劃分為3個大類、14個子類,通過表格列明每個方法的類型、條件、可執行任務等信息。
此外,本文提出了一個全新benchmark以及LMM Score指標來對代表性方法進行實驗評估,為研究者提供了便捷的學習參考工具。強烈推薦AIGC大模型研究者或愛好者閱讀,緊跟熱點。論文地址:https://arxiv.org/abs/2402.17525
開源項目:https://github.com/SiatMMLab/Awesome-Diffusion-Model-Based-Image-Editing-Methods
摘要去噪擴散模型已成為各種圖像生成和編輯任務的有力工具,有助于以無條件或輸入條件的方式合成視覺內容。
這些模型背后的核心理念是學習如何逆轉逐漸向圖像中添加噪聲的過程,從而從復雜的分布中生成高質量的樣本。
在這份調查報告中,我們詳盡概述了使用擴散模型進行圖像


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聯系作者

文章來源:新智元
作者微信:AI_era
作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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