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CustomNet旨在更好地将指定物品的图片融合到新生成的图片中，并确保原物品的样式和纹理细节得以还原。这项技术给SD商品图融合带来了一线生机。
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CustomNet旨在更好地将指定物品的图片融合到新生成的图片中，并确保原物品的样式和纹理细节得以还原。这项技术给商品图融合带来了一线生机。在文本到图像的生成过程中，将自定义对象纳入图像生成是一个极具吸引力的功能。然而，现有的基于优化和基于编码器的方法都存在一些缺陷，如优化耗时长、标识保存不足以及复制粘贴效应普遍存在等。为了克服这些局限性，我们引入了 CustomNet，这是一种新颖的对象定制方法，它将三维新颖视图合成功能明确纳入对象定制流程。这种整合有助于调整空间位置关系和视角，在有效保留对象特征的同时产生多样化的输出。此外，我们还引入了微妙的设计，通过文本描述或特定的用户自定义图像实现位置控制和灵活的背景控制，克服了现有三维新颖视图合成方法的局限性。我们还进一步利用数据集构建管道，更好地处理现实世界中的物体和复杂背景。有了这些设计，我们的方法无需进行测试时间优化就能实现零镜头对象定制，同时提供对位置、视点和背景的控制。因此，我们的自定义网络可确保增强的身份保护，并生成多样、和谐的输出。CustomNet 能够在一个统一的框架内同时控制视角、位置和背景，从而在有效保留物体特征和纹理细节的同时，实现和谐的定制图像生成。背景生成可以通过文本描述（"生成 "分支）或提供特定的用户自定义图像（"合成 "分支）来控制。

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https://jiangyzy.github.io/CustomNet/

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