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原標題：CVPR 2024 | 更高效、更準確的拖拽編輯 Drag Your Noise
關鍵字：語義,編輯,特征,方法,保真度
文章來源：AI科技評論
內容字數：4298字

內容摘要：

新加坡管理大學何盛烽團隊聯合華南師范大學在CVPR 2024上發表了工作《Drag Your Noise: Interactive Point-based Editing via Diffusion Semantic Propagation》。這一工作聚焦于利用擴散模型語義傳播實現交互式點控制的圖像編輯，只需點幾個點，即可對用戶輸入的真實圖片和生成圖片精準快速的編輯，再也不用擔心甲方 “天馬行空” 的要求！?。?br />DragNoise對內容填充、擦除、轉臉、姿勢控制等要求都能輕松快速的搞定，想要拖動哪里只需點一個紅點，想要拖到哪里只需點一個藍點，DragNoise即可將紅點的內容拖拽到藍點。相對于SOTA方法DragDiffusion，我們方法在有效保留圖片原有信息的同時實現更精準快速的拖拽。
Arxiv鏈接：http://arxiv.org/abs/2404.01050
Code: https://github.com/haofengl/DragNoise
DragNoise
DragDiffusion
DragNoise
DragDiffusion
DragNoise
DragDiff

原文鏈接：CVPR 2024 | 更高效、更準確的拖拽編輯 Drag Your Noise

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文章來源：AI科技評論
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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。