这就需要我们这里介绍的技术 —— SDEdit。 可以看看这里提供的一些例子,用户用颜色草绘了一些色块,SDEdit 就可以产生相应的房子和室内的照片。在照片上涂抹一些色块,SDEdit 可以把照片中的河流改成灌木丛、让天空变蓝或者增加出来一栋房子。可以找贴图眼镜或者假发,SDEdit 就可以生成融合好的图片。 方法 这一切是怎么...
sdedit是基于文本的时序图编辑工具,它使用一种类似于UML的文本语法来描述时序图。用户可以通过编写文本来定义参与者、消息和生命线,并使用特定的语法规则来表示时序图的结构和交互。 sdedit的工作原理如下: 1. 语法解析:sdedit首先对用户输入的文本进行语法解析,识别出参与者、消息和生命线等元素,并建立相应的数据结构...
特别是,Prompt2Prompt、pix2pix-zero、DiffEdit、SDEdit是无需训练的扩散方法,通过文本提示引导编辑方向。由于SDEdit对强度参数敏感,本文测试了它的两个不同参数,即SDEdit 0.5和SDEdit 0.8。较大的强度会生成遵循编辑方向但偏离输入图像的输出。SPADE 和BBDM是基于生成对抗网络和扩散模型的训练型图像编辑框架。 实际应用...
特别是,Prompt2Prompt、pix2pix-zero、DiffEdit、SDEdit是无需训练的扩散方法,通过文本提示引导编辑方向。由于SDEdit对强度参数敏感,本文测试了它的两个不同参数,即SDEdit 0.5和SDEdit 0.8。较大的强度会生成遵循编辑方向但偏离输入图像的输出。SPADE 和BBDM是基于生成对抗网络和扩散模型的训练型图像编辑框架。 实际应用...
主要是SDEdit在test time也会加噪吧(某种意义上相当于random smoothing?),如果是deterministic采样器应该可以被攻击?不过这玩意到底有啥用。 虚无:扩散模型是不能被攻击的 发布于 2025-01-01 02:48・IP 属地北京 赞同 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧登录...
Sora能够生成逼近现实世界规则的视频,得益于其海量数据支撑,大模型,大算力,已有的ChatGPT、DALLE3等技术的补充标注描述,LDM隐空间扩散,GPT强大拟合能力和SDEdit条件生成方法等。但其逼真的视频内容只是表象,我认为更深层次的是Sora初步具备了对生成描述条件/现实世界的认知能力,这种认知能力的涌现反哺了感知预测能力的...