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本文介绍了DeepFloyd IF模型的文生图架构，探讨了SDM模型在图像变换、语义映射、数字分身等方面的广泛应用，包括图片风格转换、图像内容再生等。同时，提到了ControlNet模型，它通过提取图片轮廓和人体姿态信息，引导生成与输入动作一致的图像。此外，还讨论了DreamBooth在商品和人脸数字分身生成中的作用。
然后我们再来看一下另一个文生图的架构,可以看到是Imagen 谷歌做出来的,后来
DeepFloyd IF模型,复现了,然后
这个是通过3层的结构,把生成的图片分辨率,一层层变大.
但是有个问题就是生成的图片优点毛刺,所以不具有实用价值,然后再来看
然后我们再来看一下sdm模型的应用场景
夏天变冬天
填充去掉的部分
semantic map照片的语义分割任务
图片上色
低分辨率改到高分辨率
图片风格变化,比如变成油画等
图片引导生成另一张图片
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