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一種基于區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，過程涉及基于優化任務的新生成過程，該優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域內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 通過基于區域的語義控制實現實時交互式生成，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量全景圖像。

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

• 語義調色板：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容，例如“藍天”、“綠草”等，從而在創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作品上進行繪畫，修改和美化現有圖像。

這些優勢使 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，以優化速度和圖像質量。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。

StreamMultiDiffusion官網入口網址

https://github.com/ironjr/StreamMultiDiffusion

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