无需训练的图像编辑：Stable Flow 革命性方法
2025-01-28
Stable Flow 是一种无需训练的图像编辑方法，它利用 Diffusion Transformer (DiT) 模型，通过选择性注入注意力特征实现各种图像编辑操作，包括非刚性编辑、对象添加、对象移除和全局场景编辑。不同于基于 UNet 的模型，DiT 缺少粗到细的合成结构，因此研究人员提出了一种自动方法来识别 DiT 中对图像形成至关重要的“关键层”。通过注入源图像的生成轨迹特征到编辑图像的轨迹，Stable Flow 实现了稳定且一致的编辑效果。此外，该方法还引入了改进的图像反演方法，以实现真实图像编辑。实验结果表明，Stable Flow 在多种应用中都非常有效。
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