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bytedance / DEADiff

[CVPR 2024] Official implementation of "DEADiff: An Efficient Stylization Diffusion Model with Disentangled Representations"
Apache License 2.0
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关于figure4对比结果中的问题 #12

Open nancy6o6 opened 3 months ago

nancy6o6 commented 3 months ago

想问一下对比方法中StyTr2和CAST两个方法的文本引导风格化生成是怎么做的。 因为这两个方法都不是在diffusion上做的，原作者似乎也没有提供文本引导生成的流程和结果，有点好奇您是怎么把这两种方法用在文本引导风格化生成上的。 望不吝赐教！

Tianhao-Qi commented 3 months ago

想问一下对比方法中StyTr2和CAST两个方法的文本引导风格化生成是怎么做的。 因为这两个方法都不是在diffusion上做的，原作者似乎也没有提供文本引导生成的流程和结果，有点好奇您是怎么把这两种方法用在文本引导风格化生成上的。 望不吝赐教！

我们是先用SD 1.5生成对应prompt的底图后，再应用这两种方法将参考图的风格迁移上去的