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稳定传播:掌握室内设计的艺术

深入探讨稳定扩散及其修补变种在室内设计中的应用

在我们所生活的这个快节奏的世界中,尤其是在疫情之后,我们许多人意识到拥有一个宜人的家居环境,以逃避现实,是无价的,也是一个值得追求的目标。

无论你是想要一个北欧风格、极简风格还是华丽风格来装饰你的家,想象每一件物品如何融入一个充满不同元素和颜色的空间并不容易。因此,我们通常会寻求专业帮助,创建那些帮助我们了解未来家居外观的惊艳三维图像。

然而,这些三维图像价格昂贵,而且如果我们最初的想法不如我们预期的那么理想,重新获取新的图像将花费时间和更多金钱,这些在当今都是稀缺的资源。

在本文中,我将探讨稳定扩散模型,从简要解释它是什么,它是如何进行训练的以及适应修复过程所需的条件。最后,我将以一个我未来家中的三维图像应用它的案例结束,我将更换厨房岛和橱柜的颜色和材质。

图1:室内设计(来源)

如往常一样,代码可以在Github上找到。

稳定扩散

它是什么?

稳定扩散[1]是CompVis Group于2022年发布的一种生成型人工智能模型,可以根据文本和图像提示生成逼真的图像。它的主要设计目的是生成受文本描述影响的图像,但也可用于其他任务,如修复或视频创作。

其成功源于感知图像压缩步骤,将高维图像转换为更小的潜在空间。这种压缩使得该模型可以在资源有限的机器上使用,使其对每个人都可访问,而这在之前的最先进模型中是不可能的。

图2:稳定扩散架构(来源)

它是如何学习的?

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