1-Intro
BrushNet 是一个图像的修复模型.
- 基于扩散模型
- 支持文本引导
- 即插即用
分离掩码的特征和噪音的空间, 伪代码如下:
def feature_separation(self, masked_image, mask):
"""
特征分离机制：将掩码图像特征和噪声潜在空间分离
"""
# 1. 提取掩码区域的图像特征
masked_features = self.feature_extractor(masked_image)
# 2. 分离特征
valid_region = masked_features * (1 - mask) # 保留非掩码区域
masked_region = masked_features * mask # 掩码区域
# 3. 独立处理两个区域的特征
processed_features = {
'valid': self.process_valid_features(valid_region),
'masked': self.process_masked_features(masked_region)
}
return processed_features通过像素级别的精细控制来提升效果