扩散模型为各种基于文本的图像编辑框架开辟了道路。然而，这些通常建立在向后扩散过程的多步骤性质之上，并且使它们适应蒸馏的快速采样方法已被证明具有惊人的挑战性。在这里，我们重点关注流行的基于文本的编辑框架——“编辑友好”的 DDPM 噪声反演方法。
我们分析了其在快速采样方法中的应用，并将其失败分为两类：视觉伪影的出现和编辑强度不足。我们跟踪伪影到倒置噪声和预期噪声计划之间不匹配的噪声统计数据，并建议使用偏移噪声计划来纠正此偏移。为了提高编辑强度，我们提出了一种伪指导方法，可以有效地增加编辑的幅度，而不会引入新的工件。总而言之，我们的方法只需三个扩散步骤即可实现基于文本的图像编辑，同时为流行的基于文本的编辑方法背后的机制提供了新颖的见解。
(即时图像编辑AI工具TurboEdit论文链接👇)
想象一下，你有一张图片，你想要改变图片中的某个物体的颜色或者添加一些新的东西，比如把一朵红色的花变成黄色的，或者在海滩上添加排球。TurboEdit能够理解你的文字描述，并迅速地在图片上做出相应的改变。这个过程非常快，只需要不到一秒钟的时间。
这项技术的背后是一些复杂的数学和计算机科学原理，比如“扩散模型”和“噪声反转”。简单来说，扩散模型就像是一个能够生成图像的魔法盒子，而噪声反转则是一种让这个盒子理解我们想要的改变并将其应用到图像上的方法。
TurboEdit技术支持
- 扩散模型（Diffusion Models）：TurboEdit基于扩散模型，这是一种深度学习技术，用于生成和编辑图像。
- 噪声反转（Noise Inversion）：通过反转扩散过程中添加的噪声，将图像转换到可以进行编辑的中间表示。
- 快速采样方法（Fast Sampling Methods）：TurboEdit采用了快速采样技术，减少了生成图像所需的步骤，从而加快了编辑过程。
- 文本到图像的转换（Text-to-Image Conversion）：利用文本提示来指导图像的生成和编辑，使得编辑过程更加直观和可控。
TurboEdit功能特点
- 快速编辑：TurboEdit能够在极少的几步内完成图像编辑，显著提高了编辑速度。
- 文本基础的编辑：用户可以通过简单的文本指令来指导图像的编辑方向，使得编辑过程更加直观。
- 减少视觉伪影：通过调整噪声反转过程中的统计数据，减少了编辑过程中可能出现的视觉伪影。
- 增强编辑强度：通过伪引导方法，TurboEdit能够在不引入新伪影的情况下增加编辑的效果。
- 交互式体验：由于编辑速度快，TurboEdit能够提供接近实时的交互式图像编辑体验。
TurboEdit应用场景
- 个人娱乐：用户可以快速编辑自己的照片，如改变背景、调整颜色或添加元素。
- 社交媒体：在社交媒体上快速生成或编辑图像，用于个人表达或内容创作。
- 设计和艺术：设计师和艺术家可以利用TurboEdit快速实现设计想法或艺术创作。
- 广告和营销：快速生成或编辑广告图像，以适应不同的营销活动和市场需求。
- 教育和培训：在教育环境中，学生和教师可以快速创建或修改图像，用于教学或学习目的。
- 专业图像编辑：专业编辑人员可以使用TurboEdit提高工作效率，快速实现复杂的图像编辑任务。
