自我引导

文章详细地介绍了称为“自我引导”的方法的实现过程，包括从扩散模型中提取特征、计算梯度、生成图像等步骤。作者使用各种实例来展示该方法的潜力，包括修改图像中的汽车位置和大小、将几个不同图像合并成一个、使用花卉图像生成新的花卉等。与其他方法相比，该方法具有更高的控制能力和更好的生成结果，可以帮助人们更好地理解神经网络的内部结构和工作原理。 文章强调了自我引导方法的灵活性和适应性，不仅…