重点:

1. 谷歌和康奈尔建议的RealFill时间能使用极少参考图像达成确切的图像补全，保握场景的一致性和确切性。

2. RealFill通过微调预锻真金不怕火的模子，并使用法度的扩散采样来填充联想图像的缺失区域，同期处理不同视角和光照条目。

3. 实际效果显现RealFill在场景保真度和与参考图像的一致性方面发扬出色，比拟其他规律更具上风。

站长之家（ChinaZ.com）10月2日 音书:谷歌权谋与康奈尔大学互助建议了一项名为RealFill的确切图像补全时间，旨在处理图像成立中的确切性和场景一致性问题。该时间的中枢联想是使用极少的参考图像来填充给定联想图像的缺失部分，同期尽可能保握原始场景的确切性。

RealFill的上风在于其八成使用最多5张不需要与联想图像统长入致的参考图像，以致不错在视角、后光条目、相机光圈或图像立场等方面存在极大相反。通过对参考图像和联想图像进行微调，创建一个个性化的生成模子，RealFill保握了图像的视觉先验，同期学习了输入图像的场景骨子、光照和立场。然后，使用微调后的模子，通过法度的扩散采样经过来填充联想图像中的缺失区域。

论文通顺:https://arxiv.org/abs/2309.16668

格局页面:https://realfill.github.io/

RealFill超过珍重处理具有挑战性的情况，包括不同视点、环境条目、相机光圈、图像立场以及迁徙的对象。实际效果显现，该时间八成生成视觉上令东谈主沦落且与参考图像一致的图像骨子，彩票下载大发即使参考图像与联想图像之间存在浩荡相反。

与其他基准规律比拟，RealFill发扬出更高的场景保真度和与参考图像的一致性。比拟之下，其他规律如Paint-by-Example依赖于CLIP镶嵌，而Stable Diffusion Inpainting则在抒发智力上存在规矩，无法达成高度的场景保真。RealFill的上风在于通过添加更多条目（参考图像）来膨胀生成型图像成立模子的抒发力，提供了更好的效果。

可是，RealFill也存在一些局限性，包括处理速率较慢、在大幅度视点变化时无国法复3D场景以及无法处理对基础模子具有挑战性的情况。尽管如斯，RealFill时间为图像成立鸿沟带来了遑急的进展，八成生成更确切和一致的图/p>

在图像成立鸿沟，RealFill时间的出现为处理确切性和一致性的问题提供了立异性的规律彩票下载大发，使图像补全愈加确切、高质地。这项时间的诈欺后劲粗拙，将为图像处理和裁剪鸿沟带来新的可能性，使咱们八成取得更齐全的图像。

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