Interaktives punktbasiertes Bearbeiten durch Diffusions-Semantik-Propagation
DragNoise bietet ein robustes und beschleunigtes interaktives Bearbeiten, ohne den Latenzraum nachzuverfolgen, indem es die vorhergesagten Rauschen als semantische Editoren nutzt.
Fotorealistische Bildbearbeitung durch Überwachung dynamischer Videos
Unser Verfahren überträgt feine Details aus dem Originalbild und bewahrt die Identität seiner Teile, passt es aber an die durch die neue Anordnung definierte Beleuchtung und den Kontext an.
Schnelle und präzise Bildbearbeitung mit Diffusionsmodellen ohne Feinabstimmung
Unser neuartiger, trainingsfreier Ansatz LASPA nutzt die räumlichen Latenten von Diffusionsmodellen, um Bilddetails effizient zu erhalten und gleichzeitig gewünschte Textbearbeitungen umzusetzen.
Effiziente Bildbearbeitung mit Diffusionsmodellen: Eine umfassende Übersicht
Diffusionsmodelle haben sich als leistungsfähiges Werkzeug für verschiedene Bildgenerierungs- und Bearbeitungsaufgaben erwiesen und ermöglichen die Synthese von Bildinhalt auf unbedingte oder eingabebedingte Weise.
Umfassende Analyse von Diffusionsmodell-basierten Bildbearbeitungsmethoden
Diffusionsmodelle haben sich als leistungsfähiges Werkzeug für verschiedene Bildgenerierungs- und Bearbeitungsaufgaben erwiesen und ermöglichen die Synthese von Bildinhalt auf unbedingte oder eingabebedingte Weise.
Objektbewusste Umkehrung und Neuzusammensetzung für die Bildbearbeitung
Unser Ansatz ermöglicht eine objektbewusste Bildbearbeitung, indem er für jedes Bearbeitungspaar den optimalen Umkehrungsschritt automatisch bestimmt und die Bearbeitungsergebnisse anschließend nahtlos zusammenfügt.
Objektbewusste Umkehrung und Neuzusammensetzung für die Bildbearbeitung
Durch den Vergleich des ursprünglichen und des Zielpromotions können zahlreiche Bearbeitungspaare erhalten werden, die jeweils ein Objekt und sein entsprechendes Bearbeitungsziel umfassen. Um Bearbeitbarkeit bei gleichzeitiger Treue zum Eingangsbild zu ermöglichen, verwenden bestehende Bearbeitungsmethoden in der Regel eine feste Anzahl von Umkehrungsschritten, die das gesamte Eingangsbild in seine rauschärmere Latenzdarstellung projizieren, gefolgt von einem Entlärmungsprozess, der durch den Zielpromotion gesteuert wird. Wir stellen jedoch fest, dass die optimale Anzahl der Umkehrungsschritte für das Erreichen idealer Bearbeitungsergebnisse aufgrund unterschiedlicher Bearbeitungsschwierigkeiten erheblich zwischen den verschiedenen Bearbeitungspaaren variiert. Daher produziert die derzeitige Literatur, die auf einer festen Anzahl von Umkehrungsschritten basiert, suboptimale Generierungsqualität, insbesondere bei der Bearbeitung mehrerer Bearbeitungspaare in einem natürlichen Bild. Um dies zu lösen, schlagen wir ein neues Bildbearbeitungsparadigma vor, das als objektbewusste Umkehrung und Neuzusammensetzung (OIR) bezeichnet wird, um eine objektbasierte, feingranulare Bearbeitung zu ermöglichen.
Einzelbild-3D-Bearbeitung mit vortrainierten Diffusions-Priors
Unsere Methode ermöglicht hochwertige 3D-Bearbeitungen von Einzelbildern, indem sie leistungsfähige Diffusions-Modelle als Priors nutzt.
CycleNet: Rethinking Cycle Consistency in Text-Guided Diffusion for Image Manipulation
CycleNet integriert Zykluskonsistenz in Diffusionsmodelle für Bildmanipulation.
Zero-Shot Image Harmonization with Generative Model Prior: A Human-Centric Approach
Bildharmonisierung durch menschenähnliches Verhalten und Zero-Shot-Ansatz.
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