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2023-12-05 06:03:12
最近在社交媒体上爆火的扩散模型视错觉画,随便给AI两组不同的提示词,它都能给你画出来!哪怕是截然不同的对象也可以,例如一位男子,经过反色处理,就神奇地转变成一名女子。
这是一项来自密歇根大学的一项“视觉字谜”新研究。研究团队采用了“噪声平均”的方法,将两个视角的图像糅合在一起,生成视错觉图像。具体来说,就是对原始图像和变换后的图像,同时用扩散模型进行“打碎”处理做成“噪点图”,并在这个过程中将处理后的结果取平均,计算出一个新的“噪点图”。随后,基于这个新的“噪点图”生成的图像,就能在经过变换后呈现出想要的视觉效果。
为了能让更多网友体验到这个新玩具,作者准备了一份Colab笔记。但要用A100才能稳定运行。具体使用方法可以参考原文链接。
作者们基于GPT-3.5自己编写了一个50个图像变换对的数据集,测试了不同模型间图像生成的效果。用CLIP评估了一下,结果显示变换后的效果和变换之前的质量一样好。但也有专业的摄影师认为,现阶段AI生成的这些图像仍然不行。敏锐的眼睛总是能分辨出糟糕的地方,但大众并不在意这些。
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