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文本到图像的扩散模型的最新进展已取得显著成功,但它们往往难以完全捕捉用户的意图。现有的使用文本输入结合边界框或区域蒙版的方法无法提供精确的空间引导,常常导致对象方向错位或意外。为了解决这些限制,我们提出了涂鸦引导扩散(ScribbleDiff),这是一种无需训练的方法,它利用用户提供的简单涂鸦作为视觉提示来引导图像生成。然而,将涂鸦纳入扩散模型存在挑战,因为涂鸦具有稀疏和单薄的特性,很难确保准确的
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