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CVPR 2023 | 谷歌最新发布:一个单词也能编辑图片,魔法文本重量来袭!
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文本条件图像编辑最近引起了相当大的兴趣。然而,大多数方法目前仅限于以下之一:特定的编辑类型(例如,对象叠加、样式转换)、合成生成的图像,或需要一个共同对象的多个输入图像。在本文中,我们首次展示了将复杂(例如,非刚性)基于文本的语义编辑应用于单个真实图像的能力。例如,我们可以改变图像中一个或多个对象的姿势和组成,同时保留其原始特征。我们的方法可以让一只站立的狗坐下,让一只鸟张开翅膀,等等——每一个都在其单一的高分辨率用户提供的自然图像中。与之前的工作相反,我们提出的方法只需要一个输入图像和一个目标文本(所需的编辑)。它对真实图像进行操作,并且不需要任何额外的输入(例如图像蒙版或对象的额外视图)。我们的方法称为 Imagic,它利用预训练的文本到图像扩散模型来完成此任务。它生成与输入图像和目标文本对齐的文本嵌入,同时微调扩散模型以捕获图像特定的外观。我们在来自不同领域的大量输入上展示了 Imagic 的质量和多功能性,展示了大量高质量的复杂语义图像编辑,所有这些都在一个统一的框架内。为了更好地评估性能,我们引入了 TEdBench,这是一个极具挑战性的图像编辑基准。我们进行了一项用户研究,其结果表明人类评分者更喜欢 Imagic 而不是 TEdBench 上以前领先的编辑方法。 Title:Imagic: Text-Based Real Image Editing with Diffusion Models Paper:https://arxiv.org/pdf/2210.09276.pdf Project:https://imagic-editing.github.io/
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