blended-diffusion
使用自然语言进行图像局部编辑的工具
Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型，实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整，并无缝融合编辑区域，减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载，供用户探索。
项目介绍：Blended Diffusion
项目背景
Blended Diffusion 是一个旨在通过文本驱动自然图像编辑的创新项目。它在图像编辑领域带来了新的可能性，能够基于自然语言描述进行局部（基于区域）的图像编辑。这一方法突破了传统的编辑方式，通过结合预训练的语言-图像模型（CLIP）和去噪扩散概率模型（DDPM），实现区域的自然融合。
工作原理
在 Blended Diffusion 中，用户可以通过文本提示驱动图像编辑，并结合用户提供的感兴趣区域（ROI）掩码，编辑图像的特定部分。该方法利用 CLIP 模型指导编辑方向，使生成的图像片段与用户的文本描述完全契合。同时，通过 DDPM 模型生成看起来自然的结果。
为了使编辑后的图像区域与未更改的部分无缝融合，Blended Diffusion 在不同噪声水平下，将输入图像的噪声版本与局部文本引导的扩散潜空间进行空间融合。此外，扩散过程中的数据增强措施有助于减轻对抗性效果的出现。
项目优势
与其他基础线和相关方法进行的定性和定量比较显示，Blended Diffusion 方法在整体真实性、背景保留能力以及与用户文本匹配程度上均表现出色。该方法不仅能添加新对象，还可以移除、替换、改变现有对象，甚至实现背景替换和图像外推。
应用示例
Blended Diffusion 展示了多种文本驱动的编辑应用，包括：
- 对同一提示的多次合成结果
- 对不同提示的合成结果
- 改变现有对象的某些部分
- 背景替换
- 手绘引导的编辑
- 文本指导的图像外推
- 综合多种应用的图像编辑
安装指南
要开始使用 Blended Diffusion，首先需要创建一个 Python 虚拟环境，安装所需的库和 PyTorch，下载预训练模型。然后，用户可以 通过命令行运行脚本，输入相应的文本提示和图像掩码文件，从而生成符合需求的图像。
总结
Blended Diffusion 为自然图像的文本驱动编辑提供了一种有效且直观的解决方案。该项目不仅展示了先进的编辑技术，还为未来的图像处理应用提供了丰富的灵感和基础。对于有意探索图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发者，Blended Diffusion 提供了一个值得深入研究的平台。
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