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BrushNet
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新方法利用回拉几何学提升图像生成多样性
研究人员开发了一种新颖的无需训练的方法，以增强条件扩散模型图像生成的多样性。该技术利用从条件嵌入到图像空间的映射的回拉几何学，来识别最大化输出敏感性的方向。通过沿着这些方向引导采样轨迹，该方法鼓励生成不同的内容，同时保持提示对齐和图像质量，这在 MS-COCO 和 BrushNet 等数据集上得到了证明。
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GeM-NR 实现具有3D一致性的非刚性多视图图像编辑
研究人员推出了一种新颖的多视图图像编辑方法 GeM-NR，能够处理场景几何和外观的显著变化。与仅限于刚性编辑的先前方法不同，GeM-NR 无需训练，通过估计深度图，将查询投影到目标视角，并根据未编辑的查询来优化图像。该技术旨在提高多种编辑任务中多视图的一致性，包括生成3D表示。