文本到图像的扩散本提示生成新颖的图像，但目前这些方法在图像编辑方面的应用存在一致性和对原始图像的忠实度不足的问题。许多此类差异可以归因于图像生成过程的逆向工程难度。我们提出了一种名为“通过耦合变换实现精确扩散反转” （ edict ）的全新嵌入式算法，该算法能够根据任何现有扩散模型，以可逆过程执行文本到图像的扩散生成。edict 使用从真实图像反转的中间表示，支持从局部和全局语义编辑到图像风格化等各种图像编辑，同时保持对原始图像结构的保真度。
随着极其强大的文本转
图像模型的出现，图像生成领域迎来了爆炸式增长。这些模型是一种神经网络，它以描述性文本作为输入，并生成相应的图片，例如下面由stablediffusion生成的图片。
这些模型并非只有一招鲜；它们也能用来编辑现有图像！我们 贝宁 whatsapp 移动数据库 将深入探讨这一方面，并展示我们名为 edict 的新方法所带来的一些令人兴奋的改进能力（更多技术讨论请参阅我们的论文，本博客将尽量简化讨论）。
首先，我们来谈谈这些神经网络是如何从文本生成图像的。我们今 是坦诚了自己的诊断 天讨论的这类模型（扩散模型）已经被训练用于从噪声（静态）中恢复图像；给定一张添加了噪声的图像（我们称之为“噪声图像”）以及该图像的描述，该模型将返回一张经过清理的图像。
左图：模型试图恢复的目标图像。右图：输入到模型的噪声版本图像，并附有下方给出的标题。
图像去噪如何帮助生成新图
像？诀窍在于，当我们想要生成全新图像时，只需给模型一张纯噪声图像，并告诉它我们想要看到的内容的描述即可。网络尚未接受过“永远找不到任何东西”的训练，因此它会从噪声中幻化出真实的图像！我们并非一次性完成此过程，而是采用渐进式的顺序去噪步 bo 目录 骤，以便网络能够构建更精细的细节。以下是与上述标题相同的示例：
动机
事实证明，图像编辑在很多方面都比图像生成更难。关键问题在于期望值：如果我让一个模型生成“一只正在冲浪的猫”，只要它包含一只正在冲浪的猫，我通常就会对最终的图像感到满意。我不在乎它是什么种类的猫，无论它是站着（以正确的冲浪姿势）还是落入水中（就像这位作者典型的冲浪姿势）。