一种融合修复的服装与背景替换流程
计算机视觉与模式识别
2024-02-07 v1 人工智能
计算与语言
摘要
近年来，生成式人工智能（GenAI）的突破性进展引发了一场变革性的范式转变，深刻影响了众多领域。在本工作中，我们专门探索了一种集成方法，利用生成式人工智能和计算机视觉中的先进技术，重点关注图像处理。该方法流程包含多个阶段，包括深度估计、基于深度信息创建修复掩膜、利用稳定扩散（Stable Diffusion）结合潜在一致性模型（LCMs）生成和替换背景，以及随后通过修复流程进行服装替换和美学调整。本研究进行的实验强调了该方法的有效性，突显了其生成视觉吸引力内容的潜力。这些先进技术的融合使用户能够输入人物照片，并根据特定提示修改其服装和背景，而无需手动输入修复掩膜，从而有效地将主体置于广阔的创意想象景观之中。
引用
@article{arxiv.2402.03501,
title = {An Inpainting-Infused Pipeline for Attire and Background Replacement},
author = {Felipe Rodrigues Perche-Mahlow and André Felipe-Zanella and William Alberto Cruz-Castañeda and Marcellus Amadeus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.03501},
year = {2024}
}