LaRender：通过潜在渲染在图像生成中实现无训练遮挡控制.pdfVIP

LaRender：通过潜在渲染在图像生成中实现无训练遮挡控制

XiaohangZhanDingmingLiu

TencentTencent

xiaohangzhan@dingmingliu3722@

(1)Precisecontrolofocclusion

catdog

catdog

本branchbranchbranch

译dogcat

中(2)Complexocclusion(3)Unusualocclusion(4)Surrealocclusion

1giraffe

v

7giraffehouselawn

4sofapiano

6

7airplanemoon

0catteddy

.

8

0(5)Changeopacity

5

2

:store

v

i

x

rglassdoor

a

图1.本工作实现了对物体间遮挡关系的精确控制，并在复杂、不寻常和超现实遮挡的情况下表现出色。它还实现了诸如透明度

控制等丰富效果。所有这些都不需要训练或微调。为了清晰起见，图中省略了背景。项目页面：https://xiaohangzhan.github.

io/projects/larender/。

Abstract方法不需要重新训练或微调图像扩散模型，但因其物

理基础能够实现精确的遮挡控制。在广泛的实验中，我

我们提出了一种无需训练的图像生成算法，能够精确们的方法在遮挡精度方面显著优于现有方法。此外，我

控制图像中物体之间的遮挡关系。现有的图像生成方们展示了通过调整渲染过程中物体或概念的不透明度，

法通常依赖提示来影响遮挡效果，但往往缺乏精度。虽我们的方法可以实现多种效果，如改变物体的透明度、

然基于布局到图像的方法可以控制物体的位置，但却质量密度（例如，森林）、粒子浓度（例如，雨、雾）、

无法明确处理遮挡关系。给定一个预训练好的图像扩散光线强度和镜头效应强度，等。

模型，我们的方法利用