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开发者新闻 |通过文本实现实时图像编辑的快速反演

NVIDIA企业开发者社区 · 公众号 · · 2024-09-20 16:00

正文

通过文本实现实时图像编辑的快速反演

文本到图像的扩散模型可以根据用户提供的文本提示生成多样化、高保真的图像。这些模型的操作方法是：通过一系列降噪步骤，在用户提供的文本提示符的条件下，从高维空间映射随机样本 z_{T}。这将导致相应图像 z_{0} 的表示。

这些模型还可用于更复杂的任务，例如图像编辑、学习描绘个性化概念或语义数据增强。在这种情况下，图像编辑是指根据文本提示对给定图像进行局部更改的任务，而图像的其他部分保持不变。

所有这些附加任务都涉及一个名为 inversion 的过程：给定图像表征 z_{0}及其相应的文本提示 p，您会寻找噪声种子 z_{T}，当输入降噪过程时，该种子会生成重建的图像 z_{0}。

最近提出了 Regularized Newton-Raphson Inversion (RNRI)，这是一种新的反演技术。RNRI 在快速收敛与出色的准确性、执行时间和内存效率之间取得平衡，首次实现了实时图像编辑，优于现有的反演方法。

全文链接：

https://developer.nvidia.com/blog/fast-inversion-for-real-time-image-editing-with-text/

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