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一种可以让称为“自我引导”的方法 可以从扩散模型的内部表示中提取物体的形状、位置和外观等属性,用于指导采样过程
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…