扩散模型图生图和文生图
时间: 2025-01-04 19:33:17 AIGC 浏览: 112
### 扩散模型在图像生成中的应用
#### 文本到图像生成
扩散模型通过逐步去噪过程生成高质量的图像。具体来说,在文本到图像的任务中,模型接受一段描述性的文字作为输入,并基于此生成相应的图片。
对于这一领域的发展,有研究指出一种名为GLIDE的方法能够实现高效的文本引导下的图像编辑与创造[^2]。该技术利用预训练的语言编码器理解提示语义,并将其映射至潜在空间内的位置向量;随后借助逆向扩散流程构建视觉表示形式。这使得即使是对复杂场景或抽象概念也能精准描绘出来。
此外,DreamBooth项目展示了如何微调现有的大型预训练模型以满足个性化的创作需求[^4]。这种方法允许用户定义独特的实体并赋予其专属标签,从而让AI学会识别这些自定义对象并在后续过程中再现它们。
```python
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
device = "cuda"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device)
prompt = "A fantasy landscape with mountains and rivers under twilight sky."
image = pipe(prompt).images[0]
image.show()
```
#### 图像到图像转换
当涉及到由一张源图指导另一张目标图创建时,则通常采用条件版扩散网络架构。这类方案可以视为广义上的风格迁移问题解决途径之一——即给定一对样本(原图及其期望效果),学习两者间内在联系以便应用于其他实例之上。
值得注意的是,在医学影像处理方面也有证据表明扩散机制优于传统对抗生成网络(GAN),特别是在保持多样性的同时提高逼真度上表现突出[^3]。这意味着除了艺术创作外,此类算法同样适用于专业级数据集重建任务之中。
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