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图像生成Diffusion技术和stable diffusion原理说明——Diffusion是加入图片模糊化的噪声再用GAN,Stable Diffusion是融入了CLIP

在图像处理和计算机视觉领域,Diffusion技术也有广泛的应用。以下是一些具体的应用示例:

1. 图像去噪:Diffusion技术可以用于图像去噪。原理是通过模拟扩散过程,平滑图像中的噪声,同时保留图像的主要特征。这种方法通常被称为非线性扩散滤波或各向异性扩散滤波。

2. 图像分割:Diffusion技术也可以用于图像分割。通过模拟扩散过程,我们可以得到图像的区域信息,然后根据这些信息将图像分割成不同的区域。

3. 特征提取:在一些复杂的图像处理任务中,如纹理分析和目标识别,Diffusion技术可以用于提取图像的特征。通过模拟扩散过程,我们可以得到描述图像局部结构的特征,这些特征可以用于后续的图像分析和识别。

4. 图像增强:Diffusion技术也可以用于图像增强,例如通过扩散过程来增强图像的边缘信息,使得图像的细节更加清晰。

以上就是Diffusion技术在图像处理和计算机视觉领域的一些应用。

Diffusion和Stable Diffusion两个技术在《生成式人工智能》这本书里讲解比较清晰,可以好好看下!

Diffusion

图像生成Diffusion技术和stable diffusion原理说明——Diffusion是加入图片模糊化的噪声再用GAN,Stable Diffusion是融入了CLIP_图像分割

 

图像生成Diffusion技术和stable diffusion原理说明——Diffusion是加入图片模糊化的噪声再用GAN,Stable Diffusion是融入了CLIP_图像分割_02

 

图像生成Diffusion技术和stable diffusion原理说明——Diffusion是加入图片模糊化的噪声再用GAN,Stable Diffusion是融入了CLIP_图像分割_03

 

图像生成Diffusion技术和stable diffusion原理说明——Diffusion是加入图片模糊化的噪声再用GAN,Stable Diffusion是融入了CLIP_图像处理_04

 

图像生成Diffusion技术和stable diffusion原理说明——Diffusion是加入图片模糊化的噪声再用GAN,Stable Diffusion是融入了CLIP_图像处理_05

 

图像生成Diffusion技术和stable diffusion原理说明——Diffusion是加入图片模糊化的噪声再用GAN,Stable Diffusion是融入了CLIP_图像处理_06

 

图像生成Diffusion技术和stable diffusion原理说明——Diffusion是加入图片模糊化的噪声再用GAN,Stable Diffusion是融入了CLIP_图像去噪_07

 

图像生成Diffusion技术和stable diffusion原理说明——Diffusion是加入图片模糊化的噪声再用GAN,Stable Diffusion是融入了CLIP_图像去噪_08

 

图像生成Diffusion技术和stable diffusion原理说明——Diffusion是加入图片模糊化的噪声再用GAN,Stable Diffusion是融入了CLIP_图像处理_09

 



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