该模型通过允许用户进行精确修改而不意外改变其他细节，推动了AI图像生成的发展。

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摘要

罗切斯特大学和NVIDIA的研究人员开发了一种像素空间扩散模型，能够对AI生成的图像进行精确的局部编辑，而不会意外改动无关的细节，这与ChatGPT和Google Gemini等系统所采用的潜在空间模型不同。

使用ChatGPT或Google Gemini等AI文本生成图像工具的人，常常会遇到一个令人抓狂的问题：图像看起来几乎完美无缺，但当你让AI修复一个小细节时，它却会把其他无关的地方弄乱。这个问题源于大多数最先进的图像生成器的构建方式——它们采用潜在空间中的扩散模型，也就是说，它们会将猫或狗等概念压缩成核心特征并存储起来，以便在需要生成图像时能够快速高效地调取。罗切斯特大学和NVIDIA的研究人员创造了一种像素空间扩散模型，允许用户对单个像素进行精确修改，而不会意外地影响其他细节。 新闻摘要：https://www.rochester.edu/newscenter/how-to-fix-ai-generated-images-pixel-by-pixel-728132/ 研究论文：https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.24919 GitHub：https://pixeldit.github.io/pixeldit2/
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