南洋理工大学额研究人员推出Omegance，它是一种用于控制基于扩散模型合成中细节粒度（granularity）的单一参数方法。Omegance通过在扩散模型的反向去噪步骤中引入一个参数ω（omega），来有效控制生成输出的细节水平。这种方法不需要重新训练模型、修改模型架构或在推理过程中增加额外的计算开销，就能实现对生成内容细节级别的精确控制。
例如，我们有一个图像生成任务，需要生成一幅繁忙市场的画面。使用Omegance，我们可以调整ω参数来控制市场场景中的细节程度。如果我们希望市场的细节更加丰富，比如人群中的纹理和模式更加复杂，我们可以减小ω值，这样模型就会生成更多的细节。相反，如果我们想要一个更简洁的背景，我们可以增加ω值，使得背景更加平滑，而保持主要主题（如市场的主要摊位）的细节。
主要功能：
- 全局细节控制：通过调整ω参数，可以在全局范围内控制生成图像的细节水平。
- 空间细节控制：使用ω掩码（omega masks），可以实现对图像特定区域的细节控制，例如增强背景的细节而抑制前景的细节。
- 时间细节控制：通过ω时间表（omega schedules），可以在不同时间步骤中调整ω值，以控制布局和细节纹理的变化。
主要特点：
- 单一参数控制：只需一个参数ω即可实现对细节的控制，操作简单。
- 无需重新训练：Omegance不需要对模型进行重新训练或架构修改。
- 灵活的应用：适用于多种扩散模型和合成任务，包括图像和视频合成。
- 空间和时间控制：提供空间掩码和时间表两种灵活的控制方式。
工作原理：
Omegance通过调整ω参数来影响扩散模型在反向过程中的去噪步骤。在每个去噪步骤中，模型会预测并去除噪声，ω参数会缩放这个预测的噪声。当ω小于1时，模型会保留更多的高频信息，生成更复杂的场景和丰富的纹理；当ω大于1时，模型会减少高频信息，生成更平滑、简单的输出。
具体应用场景：
- 艺术创作：艺术家和设计师可以使用Omegance来控制作品的细节，以实现特定的视觉效果。
- 图像编辑：在图像编辑任务中，Omegance可以用来增强或抑制特定区域的细节，以达到预期的视觉效果。
- 视频生成：在视频合成任务中，Omegance可以用来控制视频中每个帧的细节，以创造动态的视觉变化。
- 图像修复和增强：在图像修复任务中，Omegance可以用来改善图像质量，比如修复损坏的图像区域或增强图像的某些特征。
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