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支持像素级细粒度变化控制的AI图像生成编辑平台 这是一款基于变化量控制框架的图像生成与编辑工具，可结合文本提示与区域变化量地图修改图像，支持为每个像素或区域定制修改变化量。框架仅在推理阶段运行，无需模型训练微调，适配现有开源顶尖模型，可实现精准区域控制编辑与无缝图像补全。
核心功能
细粒度像素控制
支持为每个像素或图像区域设置定制化修改变化量，实现精准的编辑控制
区域化图像编辑
结合文本提示与变化量地图，可控制不同对象修改程度，支持渐变空间变化效果
无缝图像补全
补全图像内容时可微调周边区域，实现新生成内容与原图的自然无缝融合
效果探索工具
提供专属工具支持用户调整参数，探索不同变化量带来的多样生成编辑效果
开源模型适配
可适配当前主流顶尖开源扩散模型，仅推理运行，无需额外训练或微调
使用指南
- 1
访问Differential Diffusion官网
- 2
上传需要编辑的原图
- 3
输入对应修改需求的文本提示
- 4
生成或绘制对应区域的变化量地图
- 5
指定不同区域的修改程度
- 6
确认参数后即可生成结果。生成后可调整参数探索不同效果
- 7
最终导出符合需求的编辑后图像即可。
优势亮点
支持像素级细粒度变化控制，编辑精度高
无需模型训练微调，使用门槛低
适配主流开源SOTA模型，兼容性好
图像补全无缝融合，效果自然
编辑推荐
Differential Diffusion解决了现有图像编辑工具难以精准控制局部修改程度的痛点，像素级变化量控制为个性化图像编辑打开了新空间，无需训练微调的特性大幅降低使用门槛，适配现有开源模型的设计也提升了实用性，值得有精准编辑需求的用户尝试。
常见问题
深度了解
Differential Diffusion是一款主打细粒度控制的AI图像生成与编辑工具，依托差异化的变化量控制框架，为用户提供精准可控的图像编辑能力。和传统图像编辑工具相比，它支持为每个像素、每个图像区域设置不同的修改变化量，用户可以自由控制不同对象的修改程度，还能实现渐变式的空间修改效果，满足多样化的精准编辑需求。该框架仅在推理阶段运行，用户无需对原有模型进行训练或微调，大幅降低了使用门槛，同时可以完美适配当前业内顶尖的开源AI图像模型，经过定量、定性测试与用户研究验证，效果稳定可靠。除精准图像编辑外，它在图像补全领域也有出色表现，插入新内容时可自动微调周边区域，实现新内容与原图的无缝融合。
使用须知
定价: 以官网定价为准
价格和授权政策可能变化，请以官网最新信息为准
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