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StreamMultiDiffusion

StreamMultiDiffusion

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

#Ai工具箱 #Ai開源項(xiàng)目
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StreamMultiDiffusion簡(jiǎn)介

StreamMultiDiffusion,一個(gè)使用區(qū)域文本提示來實(shí)時(shí)生成圖像的項(xiàng)目,主要用于圖像生成和編輯應(yīng)用。它基于擴(kuò)散模型在文本到圖像合成中的成功,旨在通過減少推理時(shí)間和提高生成圖像的質(zhì)量來提高擴(kuò)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(wù)的新生成過程,該優(yōu)化任務(wù)將多個(gè)擴(kuò)散路徑綁定在一起以進(jìn)行受控圖像生成。

也就是你可以通過在多個(gè)特定區(qū)域內(nèi)分別輸入不同的文本提示來指導(dǎo)ai畫圖,一個(gè)提示負(fù)責(zé)一個(gè)區(qū)域,精準(zhǔn)控制而且這個(gè)過程是交互式的,實(shí)時(shí)完成,你能立馬看到生成效果,非常炸裂。

StreamMultiDiffusion

StreamMultiDiffusion主要特性和應(yīng)用:

  • 實(shí)時(shí)交互式生成:StreamMultiDiffusion 通過基于區(qū)域的語(yǔ)義控制實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互式生成,使其適用于各種最終用戶應(yīng)用程序的圖像生成和編輯。

  • 基于區(qū)域的語(yǔ)義控制:該方法可以使用緊密、準(zhǔn)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(shí)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?jī)?yōu)化任務(wù):該方法涉及一個(gè)優(yōu)化任務(wù),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(yǔ)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(yǔ)義的內(nèi)容,例如“藍(lán)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(fù)和編輯:提供了實(shí)時(shí)圖像修復(fù)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(jìn)行繪畫,自由修改和美化現(xiàn)有圖像。

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

StreamMultiDiffusion 實(shí)施與整合

StreamMultiDiffusion 集成到擴(kuò)散器中,可以使用特定流程運(yùn)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(jìn)行交互。此外,該方法通過網(wǎng)絡(luò)演示提供空間控制,為用戶提供進(jìn)一步的靈活性和定制選項(xiàng)。

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(duì)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(shí)時(shí)交互式圖像生成和編輯的強(qiáng)大工具,提供基于區(qū)域的語(yǔ)義控制、文本到全景生成和空間控制等功能,同時(shí)還提供最佳使用建議。

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