
多模态对象级图像编辑的开源解决方案
PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能,可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发,兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现,并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。
<a href="https://vidit98.github.io/" style="color:blue;">Vidit Goel</a><sup>1</sup>, <a href="https://helia95.github.io/" style="color:blue;">Elia Peruzzo</a><sup>1,2</sup>, <a href="https://yifanjiang19.github.io/" style="color:blue;">Yifan Jiang</a><sup>3</sup>, <a href="https://ir1d.github.io/" style="color:blue;">Dejia Xu</a><sup>3</sup>, <a href="https://ifp-uiuc.github.io/" style="color:blue;">Xingqian Xu</a><sup>3</sup>, <a href="http://disi.unitn.it/~sebe/" style="color:blue;">Nicu Sebe</a><sup>2</sup>, <a href="https://people.eecs.berkeley.edu/~trevor/" style="color:blue;">Trevor Darrell</a><sup>4</sup>, <a href="https://vita-group.github.io/" style="color:blue;">Zhangyang Wang</a><sup>1,3</sup> 和 <a href="https://www.humphreyshi.com/home" style="color:blue;">Humphrey Shi</a> <sup>1,5,6</sup> <br>
<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/40a62744-4997-4db0-8157-066db215dae3.png" width="100%"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/d38e237f-4b40-487e-ab9a-b6fc0101c920.png" width="100%"/>以下所有操作都可以在对象级别执行。我们的框架具有通用性,可应用于任何扩散模型。
以下是我们的方法在SDv1.5上进行外观编辑的结果 <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/de7b3063-0c0d-4de6-bf90-fa623e6526cd.gif" width="99%" raw=true> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/80de00aa-c567-45ce-b70e-5edc62d4bc83.gif" width="99%" raw=true> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/6f790caf-447f-41c3-b8fd-940c23c93b4b.gif" width="99%" raw=true>
更多结果请参考我们的项目页面和论文。
使用以下命令设置conda环境。我们使用Oneformer在推理过程中获取分割图,请按照该仓库的指示设置Oneformer的环境。
conda env create -f environment.yml
conda activate pair-diff
要运行模型,请使用以下命令启动gradio演示。它还将下载所需的模型。
python gradio_demo.py
我们将PAIR扩散应用于SDv1.5,并使用COCO-Stuff数据集对模型进行微调。模型卡可以从这里下载。
如果您在研究中使用我们的工作,请引用我们的出版物:
@article{goel2023pair,
title={PAIR-Diffusion: Object-Level Image Editing with Structure-and-Appearance Paired Diffusion Models},
author={Goel, Vidit and Peruzzo, Elia and Jiang, Yifan and Xu, Dejia and Sebe, Nicu and Darrell, Trevor and
Wang, Zhangyang and Shi, Humphrey},
journal={arXiv preprint arXiv:2303.17546},
year={2023}
}


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