Be Yourself:有效防止SD图像生成过程中提示词概念相互污染
时间:2024-06-30 00:25:16 来源:带水拖泥网 作者:深度 阅读:253次
CSS站长资源(ChinaZ.com)3月27日 消息:近日,有效一个名为Be Yourself的防止项目引起了广泛关注。这个项目旨在解决SD(Stable Diffusion)图像生成过程中的图像一个问题:提示词概念相互污染。通过采用一种无需额外训练的生成示词方法,Be Yourself可以在采样过程中控制信息流,过程概念从而有效地防止这种污染现象。中提
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2403.16990.pdf
在SD图像生成过程中,相互提示词的污染概念相互污染是一个常见的问题。当处理包含多个复杂元素的有效情况时,传统的防止处理方法往往难以保持每个元素的独特性。这导致生成的图像图像中,各个元素之间的生成示词边界变得模糊,失去了原有的过程概念独特性。
为了解决这个问题,中提Be Yourself采用了有界注意力(Bounded Attention)的相互方法。有界注意力可以防止元素间不良的信息交叉,从而在处理包含多个复杂元素的情况时,更好地保持每个元素的独特性。这意味着,在生成图像的过程中,每个元素都能够保持其原有的特征,而不会因为其他元素的干扰而失去独特性。
Be Yourself项目通过采用有界注意力的方法,有效地解决了SD图像生成过程中提示词概念相互污染的问题。这一突破性的进展将有助于提高生成图像的质量,为用户带来更好的视觉体验。
(责任编辑:电商)
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