- 文章标题：MultiDiffusion: Fusing Diffusion Paths for Controlled Image Generation
- 文章地址：https://arxiv.org/abs/2302.08113
- ICML 2023
文章提出了一种新的文生图模型控制的方法（主要是全景图的生成或区域文生图），该方法无需对原模型进行任何调整或训练。方法也非常简单，提出了一个新的生成过程，基于一些约束，将多个扩散过程结合起来。
对于全景图的生成，就是将一个全景噪声分割成几部分，然后分别进行扩散，这些不同的部分可能会有重叠的情况，将其进行加权求和即可。
- 数据：无需训练
- 指标：对于全景图生成：FID(全景生成图像与原文生图模型生成的图像之间计算); CLIP-Score;CLIP-aesthetic(美学评分)；对于区域条件生成：IoU
- 硬件：未提及
- 开源：https://multidiffusion.github.io