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人脸生成-通过文本提示生成不同年龄人脸

纽约大学的研究人员提出了一种通过隐扩散模型保留不同年龄身份特征的方法,并且只需要少样本训练,即可直观地用「文本提示」来控制模型输出。

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AI交流(进群备注:)

纽约大学的研究人员提出了一种通过隐扩散模型保留不同年龄身份特征的方法,并且只需要少样本训练,即可直观地用「文本提示」来控制模型输出。
人脸生成的特点:
1. 错误率降低44%
2. 支持从少年到老年全覆盖
3. 仅需少样本训练
4. 通过文本提示控制模型输出

人脸生成的功能:
1. 生成不同年龄段的人脸
2. 保留不同年龄身份特征
3. 进行小样本训练以适应不同需求

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