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CVPR2023 | 通过示例绘制:基于示例的图像编辑与扩散模型

由于社交媒体平台的进步,照片的创意编辑成为了普遍需求。基于人工智能的技术极大地降低了炫酷图像编辑的门槛,不再需要专业软件和耗时的手动操作。深度神经网络通过学习丰富的配对数据,可以产生令人印象深刻的结果,如图像修复、构图、上色和美化。然而,语义图像编辑仍然具有挑战性,它旨在操纵图像内容的高级语义并保持图像的真实性。目前,大规模语言图像模型能够以文本提示为指导实现图像操作,但是详细的文本描述常常不够准确,很难描述细粒度的物体外观。因此,需要开发一种更直观的方法来方便新手和非母语使用者进行精细的图像编辑。

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