是否曾想过风雅调度图像的每个部分?现在可以了。
这个框架超越传统工具,许可你为每个区域乃至每个像素指定精确的修正程度,为图像编辑和天生打开了无尽可能性。

紧张特点:

精准编辑掌控

引入“变革舆图”观点,使您能够为每个像素或区域指定不同的变革程度。
这种掌控超越传统工具,许可更为繁芜的图像调度。

Differential Diffusion让AI绘画终于实现像素级精准掌控

文本勾引的图像修正

利用文本提示勾引图像修正,使专业级图像创为难刁难非专业用户也变得轻松。

软添补技能

软添补在补充图像空缺或修复图像部分时,能够微调周围区域,确保新内容与原图无缝领悟。

强度扇

可视化不同编辑强度效果的工具,帮助用户直不雅观比较并选择最得当的编辑强度。

无需演习

操作仅在推理阶段进行,无需额外的模型演习或微调。

与现有模型兼容

与现有的扩散模型(如Stable Diffusion XL、Kandinsky和DeepFloyd IF)无缝集成,增强编辑和天生能力。

来看一个实际的例子:

假设你是个画家,心血来潮想画一副展现四季变迁的画。
画面左边是春天的活气,右边是冬天的银装素裹,中间则是夏天和秋日的柔和过渡。

Differential Diffusion如何发挥浸染:

变革舆图的搞鬼

想象一下,通过变革舆图,你能给画里的每一块地方定制不同的“变身强度”。
比如,春天的部分险些不变,冬天的部分狂热变身,而中间区域逐渐加强。
这样的变革舆图直不雅观地见告Differential Diffusion系统如何处理画面的各个地儿。

悄悄填坑的技巧

软添补就像画面的润滑油,确保从春到冬的变革过渡自然无迹。
举个例子,你要在秋日的地方丢些树叶,软添补就能奥妙地把这些树叶和地面领悟得天衣无缝,不会显得突兀。
而且,树叶的密度可以按照变革舆图的规律,从左到右逐步减少。

强度扇的玩法

有了强度扇,你可以玩各种不同的编辑强度,看看从春天到冬天的转变有何不同。
这样一来,你就能更直不雅观地比较,选出最适宜你画面意图的编辑效果。
比如,调调秋日的颜色深浅,或者决定冬天雪花的厚度。

这便是Differential Diffusion的魔力,让你的画面变得活灵巧现,真切感想熏染四季的变幻。