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Differential Diffusion: Giving Each Pixel Its Strength

delete2025-04-14
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OA
AI
E
Eran Levin
O
Ohad Fried
DOI：10.1111/cgf.70040delete
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摘要

摘要

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扩散模型已经彻底改变了图像生成和编辑领域，在条件性和非条件性图像合成方面取得了最先进的成果。尽管现有技术能够使用户控制图像编辑中变化的程度，但可控性仅限于整个编辑区域的全局变化。本文介绍了一种新颖的框架，能够实现每像素或每图像区域变化量的定制。我们的框架可以集成到任何现有的扩散模型中，为其赋予这种能力。这种精细控制开辟了多样化的新编辑功能，例如控制单个对象的修改程度，或引入渐进的空间变化的能力。此外，我们展示了该框架在软填充（soft-inpainting）方面的有效性——即在完成图像部分区域的同时，微调周围区域以确保无缝集成。另外，我们引入了一种新工具，用于探索不同变化量的影响。我们的框架仅在推理阶段运行，无需模型训练或微调。我们使用当前公开的最先进的模型展示了我们的方法，并通过定性和定量比较以及用户研究进行了验证。我们的代码已发布并集成到多个平台。
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