так как же нам найти шум для добавления? основной используемый метод, называемый в сообществе img2img и формально sdedit , просто добавляет случайный шум (опять же, статический) к изображению и выполняет генерацию следующим образом. посмотрите ниже но мы также теряем много деталей в волнах и спасательном жилете. создавая edict, мы хотели придумать метод редактирования, который действительно фокусировался на сохранении этих мелких деталей. и вот наш результат!
так в чем же суть этого нового подхода?
основная идея edict проста: вместо того, чтобы добавлять шум случайным образом для получения промежуточного представления, мы хотим найти «шумное» изображение, которое точно приведет к исходному изображению, если мы дадим ему Мобильная база данных Турции исходную подсказку и выполним процесс генерации. интуиция заключается в том.
чтобы найти такое
«шумное» изображение, процесс генерации можно обратить. мы znb directory по-прежнему спрашиваем сеть «какой шум мне здесь удалить?», но вместо того, чтобы удалить шум, мы добавляем копию этого шума и затем снова запрашиваем модель с теперь уже более производительность продаж шумным изображением. эта базовая линия иногда работает, но она действительно нестабильна, как показано ниже.
