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SliderSpace是由BAU实验室推出的扩散模型能力分析与交互工具,核心定位是为AI生成图像研究人员、开发者提供可视化的扩散模型内部机制解析途径。其核心功能包括通过可调节滑块拆解扩散模型不同视觉生成维度的权重、实时预览参数调整后的图像生成效果、导出模型不同层的激活特征数据。目标用户覆盖AI生成图像研究人员、计算机视觉方向学生、扩散模型开发者、AI艺术创作者等群体,可应用于扩散模型可解释性研究、生成参数调优、AI生成内容可控性实验、模型能力对比测试等多种场景。
访问SliderSpace官网,首页会默认加载基础版本的扩散模型与初始生成图像,等待页面资源加载完成即可开始操作,无需注册账号即可使用基础功能。
在左侧维度列表中选择想要探索的视觉维度,比如色彩饱和度、物体大小等,点击对应维度即可调出调节滑块,也可使用搜索功能快速定位目标维度。
拖动维度滑块调整对应权重值,调整范围从-1到1,调整过程中右侧预览区域会实时更新生成的图像,可多次拖动对比不同权重下的生成效果差异。
完成参数调整后,点击生成结果下方的导出按钮,可选择保存当前生成图像,或是导出对应维度的特征数据文件,也可点击分享按钮生成实验链接。
若需要对比不同模型的表现,可在顶部模型切换栏选择其他版本的扩散模型,重复上述调整操作,系统会自动并排展示不同模型的生成结果方便对比。
看完教程,直接上手试试
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