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Diffusion Self Distillatio
Diffusion Self Distillatio
目标受众为艺术家、设计师和研究人员，他们需要在没有大量配对数据的情况下，生成具有特定身份特征的图像。Diffusion Self-Distillation技术提供了一种创新的方法，使得用户能够通过简单的文本提示来指导图像生成，从而创造出符合
图片生成AI模型#图像生成#零样本学习#扩散模型#自蒸馏#身份保持普通产品开源
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简介
Diffusion Self-Distillation是一种基于扩散模型的自蒸馏技术，用于零样本定制图像生成。该技术允许艺术家和用户在没有大量配对数据的情况下，通过预训练的文本到图像的模型生成自己的数据集，进而微调模型以实现文本和图像条件的图像到图像任务。这种方法在保持身份生成任务的性能上超越了现有的零样本方法，并能与每个实例的调优技术相媲美，无需测试时优化。
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产品特色
- 零样本定制图像生成：无需大量配对数据即可生成特定实例在新上下文中的图像。
- 文本到图像扩散模型：利用预训练的模型生成图像网格，并与视觉语言模型协作筛选配对数据集。
- 图像到图像任务微调：将文本到图像模型微调为文本加图像到图像模型，提高生成图像的质量和一致性。
- 身份保持生成：在不同场景中保持特定实例（如人物或物品）的身份特征。
- 自动化数据筛选：通过视觉语言模型自动筛选和分类图像对，模拟人工标注和筛选过程。
- 信息交换：模型生成两帧图像，一帧重建输入图像，另一帧为编辑后的输出，实现有效信息交换。
- 无需测试时优化：与传统的每实例调优技术相比，该技术无需在测试时进行优化。
使用教程
1. 访问Diffusion Self-Distillation项目页面并下载预训练的文本到图像扩散模型。
2. 利用模型的上下文生成能力，创建图像网格，并与视觉语言模型合作筛选配对数据集。
3. 将筛选出的数据集用于微调文本到图像模型，将其转变为文本加图像到图像模型。
4. 使用微调后的模型进行零样本定制图像生成，输入文本提示和参考图像以生成新图像。
5. 评估生成的图像是否满足身份保持和其他定制化需求，如有必要，进行进一步的微调。
6. 将生成的图像应用于艺术创作、设计或其他相关领域。
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