ControlNet作者又出新作：百万数据训练，AI图像生成迎来图层设计

AIGC动态欢迎阅读

原标题：ControlNet作者又出新作：百万数据训练，AI图像生成迎来图层设计
关键字：模型,图像,背景,前景,研究者
文章来源：机器之心
内容字数：4906字

内容摘要：

机器之心报道
编辑：陈萍、杜伟有人表示：「等待已久的 AI 图像创建功能终于迎来了图层！」尽管用于生成图像的大模型已经成为计算机视觉和图形学的基础，但令人惊讶的是，分层内容生成或透明图像（是指图像的某些部分是透明的，允许背景或者其他图层的图像通过这些透明部分显示出来）生成领域获得的关注极少。这与市场的实际需求形成了鲜明对比。大多数视觉内容编辑软件和工作流程都是基于层的，严重依赖透明或分层元素来组合和创建内容。
来自斯坦福大学的研究者提出了一种「latent transparency（潜在透明度）」方法，使得经过大规模预训练的潜在扩散模型能够生成透明图像以及多个透明图层。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.17113.pdf
论文标题：Transparent Image Layer Diffusion using Latent Transparency
举例来说，对于给定的文本提示（如头发凌乱的女人，在卧室里），该研究提出的方法能够生成具有透明度的多个图层。也就是说该模型不仅能根据提示生成图片，还能将前景和背景进行分层，背景丢失的信息也能很好的补充。此外，本文

原文链接：ControlNet作者又出新作：百万数据训练，AI图像生成迎来图层设计

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：almosthuman2014
作者简介：专业的人工智能媒体和产业服务平台