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一種基于區(qū)域語義控制的實時交互生成圖像方法，主要用于圖像生成和編輯應用。它基于擴散模型在文本到圖像合成中的成功，旨在通過減少推理時間和提高生成圖像的質(zhì)量來提高擴散模型的可用性。

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StreamMultiDiffusion簡介

Official code for the paper "StreamMultiDiffusion: Real-Time Interactive Generation with Region-Based Semantic Control." – ironjr/StreamMultiDiffusion

StreamMultiDiffusion，一個使用區(qū)域文本提示來實時生成圖像的項目，主要用于圖像生成和編輯應用。它基于擴散模型在文本到圖像合成中的成功，旨在通過減少推理時間和提高生成圖像的質(zhì)量來提高擴散模型的可用性。該方法專注于基于緊密和粗糙區(qū)域的生成，以及文本到全景的生成，并且它可以與用戶提供的精確分割掩模一起使用，過程涉及基于優(yōu)化任務的新生成過程，該優(yōu)化任務將多個擴散路徑綁定在一起以進行受控圖像生成。

也就是你可以通過在多個特定區(qū)域內(nèi)分別輸入不同的文本提示來指導ai畫圖，一個提示負責一個區(qū)域，精準控制而且這個過程是交互式的，實時完成，你能立馬看到生成效果，非常炸裂。

StreamMultiDiffusion主要特性和應用：

• 實時交互式生成：StreamMultiDiffusion 通過基于區(qū)域的語義控制實現(xiàn)實時交互式生成，使其適用于各種最終用戶應用程序的圖像生成和編輯。

• 基于區(qū)域的語義控制：該方法可以使用緊密、準確的分割掩模和粗糙掩模，為具有不同圖像編輯專業(yè)知識水平的用戶提供靈活性。

• 文本到全景生成：StreamMultiDiffusion 可用于文本到全景生成，生成具有無縫過渡的高質(zhì)量全景圖像。

• 圖像質(zhì)量優(yōu)化任務：該方法涉及一個優(yōu)化任務，將不一致的方向融合到全局去噪步驟中，從而產(chǎn)生高質(zhì)量的無縫圖像。

• 語義調(diào)色板：引入了一種新的繪畫范式，用戶不僅可以繪制顏色，還可以繪制具有特定語義的內(nèi)容，例如“藍天”、“綠草”等，從而在創(chuàng)作過程中加入更豐富的意義層次。

• 圖像修復和編輯：提供了實時圖像修復和編輯功能，用戶可以在任何上傳的照片或藝術(shù)作品上進行繪畫，修改和美化現(xiàn)有圖像。

這些優(yōu)勢使 StreamMultiDiffusion 成為適用于各種最終用戶應用程序的多功能且強大的工具，在實時圖像生成和編輯方面提供可用性和質(zhì)量。

StreamMultiDiffusion 實施與整合

StreamMultiDiffusion 集成到擴散器中，可以使用特定流程運行。它還為其方法提供了Gradio UI，允許用戶通過用戶友好的界面與生成過程進行交互。此外，該方法通過網(wǎng)絡演示提供空間控制，為用戶提供進一步的靈活性和定制選項。

StreamMultiDiffusion限制和建議

值得注意的是，StreamMultiDiffusion 最適合生成 2048 x 512 的全景景觀圖像。此外，該方法還針對切片大小和重疊提供了具體建議，以優(yōu)化速度和圖像質(zhì)量。例如，在 MultiDiffusion 3 的情況下，建議選擇 64 – 160 之間的圖塊大小值和 32 或 48 之間的重疊值。

StreamMultiDiffusion作為一款用于實時交互式圖像生成和編輯的強大工具，提供基于區(qū)域的語義控制、文本到全景生成和空間控制等功能，同時還提供最佳使用建議。

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https://github.com/ironjr/StreamMultiDiffusion

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