StreamMultiDiffusion

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一种基于区域语义控制的实时交互生成图像方法，主要用于图像生成和编辑应用。它基于扩散模型在文本到图像合成中的成功，旨在通过减少推理时间和提高生成图像的质量来提高扩散模型的可用性。

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StreamMultiDiffusion简介

Official code for the paper "StreamMultiDiffusion: Real-Time Interactive Generation with Region-Based Semantic Control." – ironjr/StreamMultiDiffusion

StreamMultiDiffusion，一个使用区域文本提示来实时生成图像的项目，主要用于图像生成和编辑应用。它基于扩散模型在文本到图像合成中的成功，旨在通过减少推理时间和提高生成图像的质量来提高扩散模型的可用性。该方法专注于基于紧密和粗糙区域的生成，以及文本到全景的生成，并且它可以与用户提供的精确分割掩模一起使用，过程涉及基于优化任务的新生成过程，该优化任务将多个扩散路径绑定在一起以进行受控图像生成。

也就是你可以通过在多个特定区域内分别输入不同的文本提示来指导ai画图，一个提示负责一个区域，精准控制而且这个过程是交互式的，实时完成，你能立马看到生成效果，非常炸裂。

StreamMultiDiffusion主要特性和应用：

• 实时交互式生成：StreamMultiDiffusion 通过基于区域的语义控制实现实时交互式生成，使其适用于各种最终用户应用程序的图像生成和编辑。

• 基于区域的语义控制：该方法可以使用紧密、准确的分割掩模和粗糙掩模，为具有不同图像编辑专业知识水平的用户提供灵活性。

• 文本到全景生成：StreamMultiDiffusion 可用于文本到全景生成，生成具有无缝过渡的高质量全景图像。

• 图像质量优化任务：该方法涉及一个优化任务，将不一致的方向融合到全局去噪步骤中，从而产生高质量的无缝图像。

• 语义调色板：引入了一种新的绘画范式，用户不仅可以绘制颜色，还可以绘制具有特定语义的内容，例如“蓝天”、“绿草”等，从而在创作过程中加入更丰富的意义层次。

• 图像修复和编辑：提供了实时图像修复和编辑功能，用户可以在任何上传的照片或艺术作品上进行绘画，自由修改和美化现有图像。

这些优势使 StreamMultiDiffusion 成为适用于各种最终用户应用程序的多功能且强大的工具，在实时图像生成和编辑方面提供可用性和质量。

StreamMultiDiffusion 实施与整合

StreamMultiDiffusion 集成到扩散器中，可以使用特定流程运行。它还为其方法提供了Gradio UI，允许用户通过用户友好的界面与生成过程进行交互。此外，该方法通过网络演示提供空间控制，为用户提供进一步的灵活性和定制选项。

StreamMultiDiffusion限制和建议

值得注意的是，StreamMultiDiffusion 最适合生成 2048 x 512 的全景景观图像。此外，该方法还针对切片大小和重叠提供了具体建议，以优化速度和图像质量。例如，在 MultiDiffusion 3 的情况下，建议选择 64 – 160 之间的图块大小值和 32 或 48 之间的重叠值。

StreamMultiDiffusion作为一款用于实时交互式图像生成和编辑的强大工具，提供基于区域的语义控制、文本到全景生成和空间控制等功能，同时还提供最佳使用建议。

StreamMultiDiffusion官网入口网址

https://github.com/ironjr/StreamMultiDiffusion

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