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中科院等萬字詳解:最前沿圖像擴散模型綜述

AIGC動態2年前 (2024)發布 量子位
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中科院等萬字詳解:最前沿圖像擴散模型綜述

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原標題:中科院等萬字詳解:最前沿圖像擴散模型綜述
關鍵字:模型,圖像,方法,圖像編輯,編輯
文章來源:量子位
內容字數:8294字

內容摘要:


黃健成 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI針對圖像編輯中的擴散模型,中科院聯合Adobe和蘋果公司的研究人員發布了一篇重磅綜述。
全文長達26頁,共1.5萬余詞,涵蓋297篇文獻,全面研究了圖像編輯的各種前沿方法。
同時,作者還提出了全新的benchmark,為研究者提供了便捷的學習參考工具。
在這份綜述中,作者從理論和實踐層面,詳盡總結了使用擴散模型進行圖像編輯的現有方法。
作者從學習策略、輸入條件等多個角度對相關成果進行分類,并展開了深入分析。
為了進一步評估模型性能,作者還提出了一個測評基準,并展望了未來研究的一些潛在方向。
△基于擴散模型的圖像編輯成果速覽下面,作者將從任務分類、實現方式、測試基準和未來展望四個方面介紹基于擴散模型的圖像編輯成果。
圖像編輯的分類除了在圖像生成、恢復和增強方面取得的重大進步外,擴散模型在圖像編輯方面也實現了顯著突破,相比之前占主導地位的生成對抗網絡(GANs),前者具有更強的可控性。
不同于“從零開始”的圖像生成,以及旨在修復模糊圖像、提高質量的圖像恢復和增強,圖像編輯涉及對現有圖像外觀、結構或內容的修改,包括添加對象、替換背景和改變紋理等任務


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文章來源:量子位
作者微信:QbitAI
作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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