看起来还真不赖！而这个新的“P图”方法呢，名叫Imagic，是基于爆火的扩散模型（Diffusion Model）来实现的。

　　先来看看这个P图神器改变姿势的效果，比如说输入一条站立的狗，通过变换提示文字，得到的效果是酱紫的～

　　或者说输入一个随意站立的人，输入口令，他就“乖乖听话手机不翻墙怎么用Google，任你摆布”（手动狗头）了，甚至还能凭空出现一个水杯。

　　除了这么多功能之外，Imagic还有另外一个比较人性化的点，就是当你告诉它要如何“P图”后，它会随机生成几个不同的选项供你选择。

　　这里选取了比较常见的基于真实图像编辑的两个模型：SDEdit、Text2LIVE与Imagic作对比。

　　第二步是对扩散模型进行微调，这时就要用到上一步已经优化之后的嵌入层，让嵌入层经过模型后重建输入图像。

　　在重建的过程，需要不断更改模型中损失函数的参数，以让模型适应优化后的输入层，直到能够很好地重建输入图像时为止，这样一来便得到了微调之后的模型。

　　值得一提的是，这一步除了输入初始的目标嵌入层（tgt）外，还会插入优化好的嵌入层（opt），它们的关系如下图。

　　值得一提的是，Bahjat Kawar还是一位以色列理工学院在读博士，他是在Google Research实习期间完成了这项研究。

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