CVPR 2024 Spotlight | 解锁图像编辑新境界, 北大、腾讯提出DiffEditor，让精细编辑更简单！

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在图像生成领域，大型文本到图像（T2I）扩散模型近年来取得了革命性的突破。然而，将这些强大的生成能力转化为精细的图像编辑任务，仍面临诸多挑战。CVPR 2024, 来自北京大学深圳研究生院与腾讯PCG的研究团队提出了一种创新的图像编辑方法——DiffEditor，该方法不仅显著提升了编辑的准确性和灵活性，还拓宽了扩散模型在图像编辑领域的应用边界。 DiffEditor可以对一般图像执行各种细粒度的图像编辑操作。给定一张图片，用户可以选择一个对象进行移动或调整大小，也可以选择多个像素点进行更精确的内容拖动。此外，用户还可以选择参考图像进行跨图像编辑，即对象粘贴和外观替换。 unset unset 相关链接 unset unset 论文：https://arxiv.org/pdf/2402.02583 项目：https://github.com/MC-E/DragonDiffusion unset unset 背景与挑战 unset unset 现有的基于扩散模型的图像编辑 ………………………………