MoA:用于图片合成的混合注意力架构 可实现风格参考和人物融合
在最新的研究中,提出了一种名为注意力混合模式的新架构,旨在个性化文本到图像扩散模型,可以实现风格参考和人物融合的效果。受大型语言模型中使用的专家混合机制的启发,MoA通过将生成工作负载分配给两个注意力路径来实现给定主题和背景的分离生成。这些应用展示了MoA在个性化图像生成领域的潜在价值和广泛适用性。
CustomNet:图片合成界的颠覆者,SD商品图融合有救了!
清华大学和东京大学共同发布了一项名为CustomNet的技术,该技术旨在更好地将指定物品的图片融合到新生成的图片中,并确保原物品的样式和纹理细节得以还原。这项技术给SD商品图融合带来了一线生机。这对于多种应用,如广告、创意设计和虚拟世界创建都具有潜力。
新图像合成模型LCM SD生成图片推导步骤减少至4步!
图像合成是计算机视觉领域的一个重要研究方向,目标是根据给定的条件生成逼真的图像。潜在扩散模型在这方面取得了显著的成果,能够生成高分辨率和高质量的图像。本文也为进一步探索潜在空间中的一致性和结构提供了一个有益的尝试。