DesignEdit：一站式空间感知图像编辑解决方案

DesignEdit：一站式空间感知图像编辑解决方案

DesignEdit DesignEdit: Unify Spatial-Aware Image Editing via Training-free Inpainting with a Multi-Layered Latent Diffusion Framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DesignEdit

项目介绍

DesignEdit 是一个基于无训练的图像编辑框架，它通过多层潜在扩散模型实现了空间感知的图像编辑功能。作为 Stable Diffusion XL 1.0 的实现，DesignEdit 可以无缝地融合各种编辑任务，如物体移除、缩放、平移以及多图层编辑，无需复杂训练过程即可提供高质量的图像编辑体验。

项目技术分析

DesignEdit 的技术核心是基于多层潜在扩散模型，通过Prompt-to-prompt技术和Stable Diffusion的强大能力，实现了一系列图像编辑功能。项目采用 Python 3.10.12 和 Pytorch 2.0.1，基于 Prompt-to-prompt 框架和 Stable Diffusion XL-1.0 模型，提供了易于使用的交互界面。

技术特点

• 无训练需求：DesignEdit 模型完全无需训练，可以直接使用。
• 空间感知编辑：通过多层潜在扩散，实现空间感知的图像编辑。
• Prompt-to-prompt：创新性的提示工程方法，提高编辑效率和效果。
• 交互界面：使用 Gradio 创建的交互式界面，简单直观。

项目及技术应用场景

DesignEdit 的应用场景广泛，适用于多种图像编辑任务，以下是一些主要应用场景：

物体移除

用户可以轻松选择并移除图片中的一个或多个物体，同时支持不规则区域的移除。

缩放和平移

用户可以通过简单的操作实现图像的缩放和平移，以适应不同的编辑需求。

多图层编辑

支持单一物体的移动、缩放和翻转，以及多物体编辑，如交换和添加。

跨图像合成

用户可以选择背景图像，并指定前景图像的位置、大小和顺序，实现跨图像的合成。

排版重置

特别设计的排版功能，允许用户对设计元素进行精确的重置。

项目特点

1. 简易性：DesignEdit 提供了简洁的交互界面，用户无需复杂操作即可实现图像编辑。
2. 高效性：基于无训练的模型，可以快速响应编辑需求，提高工作效率。
3. 灵活性：支持多种编辑操作，包括物体移除、缩放、平移以及多图层编辑，满足不同场景需求。
4. 创新性：采用多层潜在扩散模型和Prompt-to-prompt技术，为图像编辑领域带来了新的可能性。

DesignEdit 作为一个开源项目，已经在学术和应用领域取得了显著成果，被 AAAI 2025 接受，并得到了广泛的关注。如果你对图像编辑有需求，DesignEdit 无疑是一个值得尝试的解决方案。

DesignEdit DesignEdit: Unify Spatial-Aware Image Editing via Training-free Inpainting with a Multi-Layered Latent Diffusion Framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DesignEdit