超越DiffEdit、SDEdit等6大编辑模型！字节等提出人像服饰、卡通表情编辑新SOTA！

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点击下方 卡片 ，关注“ AI生成未来 ” >>后台回复“GAI”，免费获取AI行业报告和资料！ 作者：Bowei Chen等 解读：AI生成未来      文章链接：https://arxiv.org/pdf/2407.20455 亮点直击： 一种数据生成技术，提供了具有更好身份和布局对齐的配对数据； 一种多条件扩散模型，能够生成保留特征的结果，并在推理中提供准确的编辑mask指导； 实现了最先进的人像编辑效果。 现有的技术在进行人像编辑时面临挑战，难以保留主体特征（如身份）。本文提出了一种基于训练的方法，通过自动生成的配对数据来学习所需的编辑，同时确保保留未更改的主体特征。具体来说，本文设计了一个数据生成过程，以低成本创建合理的编辑训练对。基于这些数据对，引入了一个多条件扩散模型（Multi-Conditioned Diffusion Model），能够有效地学习编辑方向并保留主体特征。在推理 ………………………………