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完美的图像编辑,稳定扩散2.0

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[稳定扩散2.0](https://gpt3demo.com/apps/stable-diffusion)中包含的Depth2Image模型是迈向完美的图像编辑的又一步。

该模型基于通过MIDAS(https://github.com/isl-org/midas)推断出的单眼深度估计值,可用于结构 - 构造IMG2IMG和形状 - 条件合成。

1.拍摄参考图像
2.告诉模型您想看什么
3.扩散!

深度到图像不仅仅是向原始图像添加噪音并将新图像引导到您的提示中,还可以首先估算图片的深度以创建“深度掩码”。

然后将此深度面罩用作掩模,以便保存图像的结构。

![depth2image cats示例](https://res.cloudinary.com/apideck/image/upload/v1671281476/marketplaces/ckhg56iu1mkpc0b6666vj77fsj3o/

Depth2Image可以提供各种新的创意应用程序,从而提供与原始形象截然不同的转换,但仍然可以保留该图像的连贯性和深度。

资料来源:
-https://www.linkedin.com/posts/patrick-von-platen-343401123_stability-ais-depth2image-model-is-is-rother-anthother-Athother-other-otherivity-7009197597597774438209--erny
-https://twitter.com/i/status/1595592249550966785

原文:

The Depth2Image model included in [Stable Diffusion 2.0](https://gpt3demo.com/apps/stable-diffusion) is another step towards flawless image editing.

This model is conditioned on monocular depth estimates inferred via MiDaS (https://github.com/isl-org/MiDaS) and can be used for structure-preserving img2img and shape-conditional synthesis.

1. Take a reference image
2. Tell the model what you'd like to see instead
3. Diffuse!

Instead of just adding noise to the original image and guiding the new image towards your prompt, depth-to-image estimates the depth of the picture first to create a "depth-mask".

This depth-mask is then used as a mask so that structure of the image are well preserved.

![Depth2Image cats example](https://res.cloudinary.com/apideck/image/upload/v1671281476/marketplaces/ckhg56iu1mkpc0b66vj7fsj3o/listings/depth2image/screenshots/1671122917668_mpqk5v.jpg)

Depth2Image can offer all sorts of new creative applications, delivering transformations that look radically different from the original but which still preserve the coherence and depth of that image.

Sources:
- https://www.linkedin.com/posts/patrick-von-platen-343401123_stability-ais-depth2image-model-is-another-activity-7009197545977438209-ErNY
- https://twitter.com/i/status/1595592249550966785

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