训练扩散模型其实比你想象的更简单!何恺明团队新作Dispersive Loss:给扩散模型加正则化
型参数、无需额外数据,即插即用的正则化技术超简单实现性能提升。
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本文介绍了一种全新的架构设计 Personalize Anything,它能够在无需训练的情况下完成概念主体的高度细节还原,并支持位置控制和多种应用。通过创新的标记替换机制和特征扰动技术,团队展示了其在保真度、可控性和多功能性上的优势,并将其应用于布局引导生成、多物体组合等场景。
OmniControl 是一个最小但功能强大的通用控制框架,通过提供素材图生成图片,融合效果一般。它支持主题驱动控制和空间控制等特性,并且提供了快速开始指南及示例使用方法。