Dream Diffusers 是一个基于扩散模型的文本到图像生成项目,旨在实现个性化多主题图像生成。作为项目负责人,我带领团队实现了以下创新:
多主题融合: 将多个个性化概念融入到 Pixel-Art 中,使得生成的图像更具创意和表现力。
语义分割与概念保留: 开发了创新的技术,利用语义分割将主体从背景中分离,并设计了一种新的概念保留损失函数,从注意力和分割图中学习,从而更好地保留图像中的关键概念。
多主题关系处理: 在多主题重构、艺术渲染和属性修改等任务上进行了广泛的评估,展示了模型在处理多个主题之间复杂关系方面的优势。
通过这些创新,Dream Diffusers 在文本到图像生成领域取得了显著的进展,为个性化图像创作提供了更强大的工具。