使用场景

案例一：艺术家使用该技术生成了一系列具有特定风格和特征的漫画人物图像。

案例二：设计师利用该技术在不同光照条件下保持物品特征的图像生成。

案例三：研究人员使用该技术进行身份保持生成任务的性能对比实验。

产品特色

- 零样本定制图像生成：无需大量配对数据即可生成特定实例在新上下文中的图像。

- 文本到图像扩散模型：利用预训练的模型生成图像网格，并与视觉语言模型协作筛选配对数据集。

- 图像到图像任务微调：将文本到图像模型微调为文本加图像到图像模型，提高生成图像的质量和一致性。

- 身份保持生成：在不同场景中保持特定实例（如人物或物品）的身份特征。

- 自动化数据筛选：通过视觉语言模型自动筛选和分类图像对，模拟人工标注和筛选过程。

- 信息交换：模型生成两帧图像，一帧重建输入图像，另一帧为编辑后的输出，实现有效信息交换。

- 无需测试时优化：与传统的每实例调优技术相比，该技术无需在测试时进行优化。

使用教程

1. 访问Diffusion Self-Distillation项目页面并下载预训练的文本到图像扩散模型。

2. 利用模型的上下文生成能力，创建图像网格，并与视觉语言模型合作筛选配对数据集。

3. 将筛选出的数据集用于微调文本到图像模型，将其转变为文本加图像到图像模型。

4. 使用微调后的模型进行零样本定制图像生成，输入文本提示和参考图像以生成新图像。

5. 评估生成的图像是否满足身份保持和其他定制化需求，如有必要，进行进一步的微调。

6. 将生成的图像应用于艺术创作、设计或其他相关领域。