Be Yourself:有效防止SD图像生成过程中提示词概念相互污染
原标题:Be Yourself:有效防止SD图像生成过程中提示词概念相互污染
导读:
花又上热搜了不过这次的话题不局限于内娱而是扩展到了全球网友们争相提名各个地区的最强花而鱼叔心目中亚洲最强花当属安藤樱生于年月日消息近日一个名为的项目引起了广泛关注这个项目旨在解...
「85花」,又上热搜了。不过,这次的话题不局限于内娱,而是扩展到了全球。网友们争相提名各个地区的「最强85花」。而鱼叔心目中,亚洲最强85花当属安藤樱(生于1986年)。
3月27日 消息:近日,一个名为Be Yourself的项目引起了广泛关注。这个项目旨在解决(Stable Diffusion)图像生成过程中的一个问题:提示词概念相互污染。通过采用一种无需额外训练的方法,Be Yourself可以在采样过程中控制信息流,从而有效地防止这种污染现象。
论文地址:
在SD图像生成过程中,提示词的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情况时,传统的处理方法往往难以保持每个元素的独特性。这导致生成的图像中,各个元素之间的边界变得模糊,失去了原有的独特性。
为了解决这个问题,Be Yourself采用了有界注意力(Bounded Attention)的方法。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。
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