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來(lái)源:品玩

Google Research 近期公布了一項(xiàng)基于 Muse 模型的新應(yīng)用,名為 StyleDrop。可以將生成的圖片束縛在一個(gè)很小的范圍內(nèi)進(jìn)行微調(diào),不會(huì)影響到畫(huà)面中的其他內(nèi)容。比如更改畫(huà)面的顏色、陰影效果、風(fēng)格等等。微調(diào)需要的訓(xùn)練參數(shù)也不到總模型的 1%。

同時(shí),StyleDrop 可以生成與參考圖嚴(yán)格對(duì)應(yīng)的圖片。比如參考圖是一張兒童水彩筆風(fēng)格的圖片,那生成出的圖片也都是這個(gè)風(fēng)格的。

或是在參考圖的風(fēng)格上進(jìn)行文字類(lèi)的微調(diào),比如參考圖是一個(gè)抽象的流動(dòng)的彩虹圖片,那我們可以在這基礎(chǔ)上在圖片中再添加數(shù)字。

強(qiáng)束縛性也讓我們有了更多實(shí)現(xiàn)自己精準(zhǔn)需求的可能,比如說(shuō)為公司設(shè)計(jì) Logo 等等。

StyleDrop 官方評(píng)測(cè)了一下,在相同的參考圖的基礎(chǔ)上,不同的模型能生成出什么樣的內(nèi)容,可以比較直觀的體會(huì)到 StyleDrop 與其他的區(qū)別。

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標(biāo)簽:生成 參考 圖片 人工智能 微調(diào) 風(fēng)格 基礎(chǔ)上 初創(chuàng)
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