InsertDiffusion: Identity Preserving Visualization of Objects through a Training-Free Diffusion Architecture

最近图像合成的进展得益于大规模扩散模型的出现。然而，将逼真的物体可视化无缝地整合到新的或现有的背景中而无需进行大量训练仍然是一个挑战。本文介绍了InsertDiffusion，一种新颖的、无需训练的扩散架构，可以高效地将物体嵌入图像中，同时保留其结构和身份特征。我们的方法利用现成的生成模型，消除了微调的需要，非常适合产品设计和营销中快速和适应性强的可视化。我们展示了在图像逼真度和与输入条件的对齐方面，相对于现有方法具有卓越的性能。通过将生成任务分解为独立的步骤，InsertDiffusion提供了一种可扩展的解决方案，扩展了扩散模型的实际应用能力，实现了高质量的可视化，同时保持原始对象的真实性。

论文提出了InsertDiffusion，一种新的、无需训练的图像合成方法，旨在将对象无缝地嵌入到现有的图像中。这个方法的目标是解决在产品设计和营销中快速、灵活地进行可视化的难题。

InsertDiffusion的关键思路是将生成任务分解为独立的步骤，利用现成的生成模型将对象嵌入到图像中，同时保留对象的结构和身份特征。这种方法不需要微调，可以快速适应各种可视化需求。

InsertDiffusion在图像逼真度和与输入条件的对齐方面表现优异，超过了现有方法。它使用了开源的生成模型，不需要额外的训练，具有良好的可扩展性。论文还提供了详细的实验设计和数据集描述，并公开了代码。这个方法可以应用于产品设计、广告营销、虚拟现实等领域。

最近的相关研究包括：《Generative models for effective ML design》、《Image synthesis with style transfer using convolutional neural networks》、《Generative adversarial networks for realistic image synthesis》等。