圖像/照片編輯 – NVIDIA 技術博客
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog
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Thu, 10 Jul 2025 06:53:42 +0000
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通過低精度量化優化用于圖像編輯的 FLUX.1 Kontext
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/optimizing-flux-1-kontext-for-image-editing-with-low-precision-quantization/
Wed, 02 Jul 2025 06:48:13 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=14553
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FLUX.1 Kontext 是 Black Forest Labs 最近發布的模型，是對社區圖像生成模型的一項令人著迷的補充。本文重點介紹的開放式權重 FLUX.1 Kontext [dev] 變體是一個針對圖像到圖像轉換任務精心優化的模型。這一開創性工具因其增量圖像編輯功能而脫穎而出，在指導生成過程方面實現了范式轉變。 與依賴制作復雜提示并集成難以獲取的蒙版或深度圖和邊緣圖的傳統方法不同，FLUX.1 Kontext [dev] 為用戶提供了一種更直觀、更靈活的方法。通過將增量編輯與用于提高擴散模型推理性能的前沿優化技術無縫集成，這一新模型能夠提供截然不同的圖形編輯用戶體驗。 NVIDIA 與 Black Forest Labs 合作，使用 NVIDIA TensorRT 和量化優化 NVIDIA RTX GPU 的 FLUX.1 Kontext [dev]，
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通過文本實現實時圖像編輯的快速反演
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/fast-inversion-for-real-time-image-editing-with-text/
Fri, 30 Aug 2024 05:06:18 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11153
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文本到圖像的擴散模型可以根據用戶提供的文本提示生成多樣化、高保真的圖像。這些模型的操作方法是：通過一系列降噪步驟，在用戶提供的文本提示符的條件下，從高維空間映射隨機樣本 。這將導致相應圖像 的表示。 這些模型還可用于更復雜的任務，例如圖像編輯、學習描繪個性化概念或語義數據增強。在這種情況下，圖像編輯是指根據文本提示對給定圖像進行局部更改的任務，而圖像的其他部分保持不變。 所有這些附加任務都涉及一個名為”inversion“的過程：給定圖像表征 及其相應的文本提示 ，您會尋找噪聲種子 ，當輸入降噪過程時，該種子會生成重建的圖像 。 最近提出了 Regularized Newton-Raphson Inversion (RNRI)，這是一種新的反演技術。RNRI 在快速收斂與出色的準確性、執行時間和內存效率之間取得平衡，首次實現了實時圖像編輯，優于現有的反演方法。
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