
Perp-Neg算法突破二维扩散模型限制实现三维生 成
Perp-Neg-stablediffusion项目开发了新型负面提示算法,将二维扩散模型扩展至三维领域,缓解了Janus问题。该技术改进了Stable Diffusion的图像生成能力,并实现了三维物体生成。项目开源代码允许研究者探索Perp-Neg在图像合成和三维建模等领域的应用。

这是使用Perp-Neg采样与Stable Diffusion模型的代码仓库,如重新构想负面提示词算法:将2D扩散转化为3D,缓解双面问题等中所述。
运行扩散模型的组合式能量模型
python scripts/image_sample_stable_diffusion.py --prompt="戴墨镜的男孩|黑框墨镜" --weights="1|-1.5" --pipeline='cebm' --num_images=1
运行PerpNeg
python scripts/image_sample_stable_diffusion.py --prompt="戴墨镜的男孩|黑框墨镜" --weights="1|-1.5" --pipeline='perpneg' --num_images=1
运行PerpNeg旋转
python scripts/image_sample_stable_diffusion.py --prompt="正面视角的狮子照片|侧面视角的狮子照片" --weights="1|-1.5|-1.5" --pipeline='rotation_perpneg' --num_images=1
PerpNeg-Stable DreamFusion
请使用stable-dreamfusion/scripts/run_if2_perpneg.sh中的脚本运行Stable DreamFusion + PerpNeg以避免双面问题。
该代码主要基于Stable-DreamFusion
如果您发现它对您的工作有用,请引用:
@article{armandpour2023re,
title={Re-imagine the Negative Prompt Algorithm: Transform 2D Diffusion into 3D, alleviate Janus problem and Beyond},
author={Armandpour, Mohammadreza and Zheng, Huangjie and Sadeghian, Ali and Sadeghian, Amir and Zhou, Mingyuan},
journal={arXiv preprint arXiv:2304.04968},
year={2023}
}


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