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Differential Diffusion是专注于细粒度可控图像生成与编辑的学术展示平台,核心基于差分扩散技术框架,支持区域自定义修改强度控制、渐变空间变化编辑、图像补全无缝融合三类核心功能,主要面向AI图像研究人员、数字内容创作者、交互设计开发者、计算机视觉专业学生等群体,可用于学术研究效果验证、创意图像处理、特定区域精细修图、图像补全实验等多种场景,平台无需用户额外训练模型,仅通过推理阶段即可完成所有编辑操作,支持与主流开源扩散模型集成使用。
访问平台官网后,先浏览首页的技术介绍与效果展示案例,了解差分扩散技术的基本原理、支持的编辑类型以及实际应用效果,明确自身的编辑需求是否适配平台功能。
在功能演示板块,选择平台提供的示例图像,或者上传本地存储的待编辑图像,确保图像格式为平台支持的JPG、PNG等常规图像格式,分辨率在平台支持的范围内。
根据编辑需求绘制或上传对应区域的变化量掩码图,为需要不同修改程度的区域设置对应的强度参数,同时输入描述编辑目标的文本提示,明确内容修改方向。
选择适配的开源扩散模型,确认所有参数设置无误后提交编辑请求,等待平台在推理阶段完成图像编辑,该过程无需额外训练模型,等待时间与图像分辨率相关。
编辑完成后查看生成的结果图像,可与原始图像、常规扩散编辑结果做对比,若效果不符合预期可调整变化量参数或文本提示后重新生成,满意后可下载编辑后的图像。
看完教程,直接上手试试
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