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¥ 1.0
摘要。传统的图像介绍任务旨在通过引用周围背景和前景来恢复所破裂的区域。但是，需求不断增长的对象擦除任务旨在消除对象并产生和谐的背景。以前的基于GAN的涂料方法与复杂的纹理产生斗争。基于新兴扩散模型的算法（例如稳定的扩散插图）具有产生新内容的能力，但它们通常会在擦除的物体的位置产生不一致的结果，并且需要高质量的文本提示输入。为了应对这些挑战，我们引入了魔术师，这是一个针对对象擦除任务量身定制的基于扩散模型的框架。它由两个阶段组成：内容初始化和可控生成。在后阶段，我们开发了两个插件模块，称为及时调整和语义意识到的注意力。此外，我们提出了一种数据构建策略，该策略生成了特别适合此任务的培训数据。Magiceraser在减轻不希望的伪像的同时，可以很好地控制内容产生。实验结果突出了我们在对象擦除任务中的有价值的进步。
魔术师：通过语义吸引控制
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