图像编辑

来自加州大学圣地亚哥分校和Adob​​e 研究中心的研究人员推出新的图像编辑技术Editable Image Elements for Controllable Synthesis，它允许用户对输入的...

微软亚洲研究院和北京大学的研究人员推出新型图像编辑框架DesignEdit，它能够实现精确的空间感知图像编辑。开发团队借鉴了设计领域的图层概念，通过灵活应用多种操作来操控图像中的对象。我们的核心思想是...

来自谷歌和耶路撒冷希伯来大学的研究团队推出图像编辑技术ObjectDrop，专注于实现照片级别的物体移除和插入。这项技术的目标是在不违反物理规律（例如遮挡、阴影和反射）的前提下，对图像进行编辑，使得编...

来自特拉维夫大学和谷歌的研究团队推出图像逆向技术ReNoise，这是一种通过迭代噪声处理来实现真实图像在预训练扩散模型域内重建的方法。简单来说，就像我们有时候需要从一张已经损坏或者风格化的照片恢复出原...

来自Adob​​e和马里兰大学的研究团队推出用于图像编辑的生成模型Magic Fixup，该模型能够根据粗略编辑的图像，合成遵循特定布局的逼真输出。该模型能够转移原始图像的精细细节，同时保留其各部分特...

来自谷歌和特拉维夫大学的团队推出图像编辑技术Prompt-to-Prompt，这是一种直观的从提示到提示的编辑框架，其中编辑操作仅通过文本进行控制。此团队深入分析了文本条件模型，并观察到交叉注意力层在...

南京大学软件新技术国家重点实验室和腾讯公司研究团队推出图像编辑框架StableDrag，它专注于通过点（handle points）来精确控制图像编辑。 项目主页 论文地址 StableDrag提供了...

来自特拉维夫大学、赖希曼大学的研究人员推出新型图像编辑框架Differential Diffusion，此框架的核心特点是能够让用户对图像的每个像素或区域进行不同程度的编辑，这在以往的图像编辑技术中是...

来自苹果的团队推出开源图像编辑模型MGIE（MLLM-Guided Image Editing），它旨在通过使用多模态大语言模型（MLLMs）来提升基于指令的图像编辑能力。简单来说，MGIE可以帮助用...

来自复旦大学的研究人员推出了一种新型图像编辑框架SEELE（SEgment-gEnerate-and-bLEnd），它专注于在图像中重新定位指定的对象（即“主体”），同时保持图像的整体质量。 项目主页...