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实时 05:09:58
English(EN) AsyncPatch Diffusion: spatially-flexible image generation

AsyncPatch Diffusion 实现灵活、空间自适应的图像生成

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 AsyncPatch Diffusion，一个新颖的图像生成框架，允许图像的不同区域以不同的时间表进行去噪。该方法使用异步损坏，为不同的空间维度或潜在标记分配不同的噪声水平，从而实现更灵活和空间自适应的生成。该方法在标准数据集上实现了具有竞争力的图像质量，并且无需任务特定的微调即可原生支持图像修复，同时还引入了输入引导以提高局部一致性。 AI

影响 为图像生成任务引入了一种新的扩散模型技术，增强了灵活性和图像修复能力。

排序理由 这是一篇详细介绍图像生成新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Klaus Greff ·

    AsyncPatch Diffusion：空间灵活的图像生成

    Standard diffusion models corrupt an entire sample with a single shared noise level, forcing all spatial regions to follow the same denoising trajectory. We introduce AsyncPatch Diffusion, a joint-diffusion framework that assigns distinct noise levels to different input dimension…

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