Diffusion Self-Distillation(扩散自蒸馏,简称DSD)是斯坦福大学吴佳俊团队推出的零样本定制图像生成技术,用预训练的文本到图像扩散模型自动生成数据集,并将其微调为能进行文本条件的图像到图像任务的模型。Diffusion Self-Distillation基于生成图像网格和视觉语言模型筛选,创建出高质量的配对数据集,进而在无需人工干预的情况下,实现在任意上下文中对任意实例进行身份保持的定制图像生成。这种方法在保持身份一致性的任务上表现出色,与逐实例调优技术竞争,且无需测试时优化。


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