人人都是艺术家！斯坦福提出扩散自蒸馏：定制图像生成，任意上下文下扩展到任意实例！

文章主旨：

Diffusion Self-Distillation是一种zero-shot图像生成方法，通过预训练模型自动生成配对数据集，实现身份保持的高质量定制图像生成。

关键要点：

• 提出了Diffusion Self-Distillation方法，通过自动化数据生成和筛选实现zero-shot身份保持的图像生成。
• 利用预训练的文本到图像扩散模型生成图像网格，并通过视觉-语言模型筛选数据以确保身份一致性。
• 设计了并行处理架构，支持各种图像到图像翻译任务，包括结构保持和身份保持编辑。
• 在实验中，该方法在概念保持、提示一致性和创造力方面表现优越，优于多种基准方法。
• 未来方向包括探索更多任务场景、集成ControlNet，以及扩展至视频生成领域。

内容结构：

1. 引言与背景

现有文本到图像扩散模型难以满足艺术家的精细化控制需求，尤其在身份一致性生成任务中缺乏高质量的配对数据。

2. 方法提出与技术细节

• 提出Diffusion Self-Distillation，通过预训练模型生成数据，利用LLMs生成提示，用VLMs筛选数据，形成高质量配对。
• 设计了并行处理架构，将输入图像视为视频的第一帧，支持复杂的图像到图像任务。

3. 实验与评估

• 使用FLUX模型生成数据，结合DreamBench++基准数据集进行评估。
• 在概念保持和提示一致性方面表现领先，同时在创造力评分上优于其他方法。

4. 消融研究与用户研究

• 验证数据集整理方式及并行处理架构的高效性与适应性。
• 用户研究表明该方法在创造力评分上表现最佳。

5. 局限性与未来工作

现阶段专注于身份保持编辑任务，未来可探索更多场景及视频生成集成。

6. 结论

Diffusion Self-Distillation显著提升了内容创作的效率与质量，扩展了艺术与设计的可能性。

文章总结：

本文提出了一种创新方法，通过自动化数据生成和筛选实现zero-shot定制图像生成，为身份保持编辑提供了高效解决方案，并展示了广泛的应用潜力。

AI生成未来

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