LayerDiffusion是由ControlNet的两位作者提出的技术，使任意潜在扩散模型能够生成背景透明的图像，包括稳定的扩散。
这意味着模型可以生成非矩形图像，如自然场景或包含多个对象的图像。
LayerDiffusion考虑了背景并可以连续添加物体，使得用户可以从无物体的背景开始，逐步添加物体，而不是简单地生成单个物体。
此外，LayerDiffusion可以与ControlNet、LoRA等模型无缝集成，不需要额外的训练即可实现各种条件下的生成，如指定轮廓或固定特定风格。
用户评价表明生成的透明图像质量与Adobe Stock相当。虽然代码尚未公开，但这项技术令人兴奋，有望在图像生成领域带来重大突破。
项目论文：https://arxiv.org/abs/2402.17113
Forge：https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
GitHub: https://github.com/layerdiffusion/sd-forge-layerdiffusion
模型：https://huggingface.co/LayerDiffusion/layerdiffusion-v1
