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扩散修复
使用扩散模型基于周围上下文一致性地重建图像缺失或遮盖区域的技术。
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修复二进制掩码
与源图像尺寸相同的映射图，指示需要修改的像素（值为1）和需要保留的像素（值为0），作为扩散过程的指导。
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文本条件引导
使用文本描述引导扩散修复过程的方法，确保生成区域符合要求的语义内容。
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引导重采样
迭代的加噪和去噪策略，其中噪声样本通过图像已知像素进行条件约束，以保持掩码边界的一致性。
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潜在空间融合
在潜在空间中融合原始图像特征与扩散生成特征的过程，确保无缝过渡。
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自适应时间步扩散
根据待修复区域的复杂度动态调整去噪步骤数量的方法，优化质量和计算时间。
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上下文传播
在扩散过程中，将图像保留区域的结构和纹理信息传播到遮盖区域的机制。
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结构修复
扩散修复的一种变体，专注于在生成精细纹理细节之前重建基本结构和轮廓。
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语义一致性控制
一套技术，通常基于交叉注意力网络，旨在确保生成的内容在语义上与其环境逻辑一致。
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掩码条件去噪
扩散过程中的一个步骤，其中U-Net模型使用噪声图像和二进制掩码作为条件输入来预测要移除的噪声。
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引导扩散图像编辑
应用扩散修复技术，不是为了填补空白，而是根据指令（文本、草图、风格）改变现有区域，同时保留其余部分。
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即插即用修复
一种方法，允许使用预训练的扩散模型进行修复，无需特定重新训练，仅修改其推理过程。
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边缘复制
一种噪声初始化技术，基于边界像素特征在掩码区域初始化噪声，以改善结果的视觉融合效果。
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多尺度修复
一种策略，在多个分辨率下执行扩散，从粗略结构开始逐步细化细节，提高整体一致性。
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边界抗模糊
在扩散过程中应用的后处理或约束，以避免原始区域与修复区域交界处出现模糊或偏移伪影。
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随机扩散修复
一种方法，在生成过程中引入受控的随机性，允许为同一待补全区域获得多个合理的结果。
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物体身份保持
图像修复中的挑战，涉及修改物体的一部分（如人脸）而不改变其感知身份，需要精细的控制机制。
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提示到区域修复
将特定文本提示片段与图像区域连接的高级技术，通过扩散模型实现局部化和复杂的编辑。
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