这是一份看似平平无奇的日式便当。
但你敢信，其实每一格食物都是 P 上去的，而且原图还是酱婶儿的:
背后操作者并不是什么 PS 大佬，而是一只 AI，名字很直白:拼图扩散。
其效果惊艳了不少网友。
甚至还有 PS 爱好者直呼道:
这简直是个天赐之物…… 希望很快能在 Automatic1111中看到它。
为什么效果这么自然？
实际上，此 AI 生成的“日式便当”还有好几个生成版本 —— 都很自然有木有。
至于为啥还有多种版本？问就是因为用户还能自定义，在总体不变得太离谱的前提下，他们可以微调各种细节。
除了“日式便当”，它还有不少出色的作品。
比如，这是拿给 AI 的素材，P 图痕迹明显:
这是 AI 拼好的图，反正我愣是没看出什么 P 图痕迹:
不过，文字终究对于目标图像，最多只能起到模糊的规范作用，所以用户通常要花大量时间调整提示，还得搭配上额外的控制组件，才可以取得不错的效果。
就拿前文展示的日式便当来说:
如果用户只输入“一个装有米饭、毛豆、生姜和寿司的便当盒”，那就既没描述哪种食物放到哪一格，也没有说明每种食物的外观。但如果非要讲清楚的话，用户恐怕得写一篇小作文了……
鉴于此，斯坦福团队决定从别的角度出发。
他们决定参考传统思路，通过拼图来生成最终图像，并由此开发出了一种新的扩散模型。
有意思的是，说白了，这种模型也算是用经典技术“拼”出来的。
首先是分层:使用基于图层的图像编辑 UI，将源图像分解成一个个 RGBA 图层，然后将这些图层排列在画布上，并把每个图层和文字提示配对。
通过分层，可以修改图像中的各种元素。
而在这种新型“拼图扩散模型”中，分层信息成了后续操作的输入。
除了分层，还搭配了现有的基于扩散的图像协调技术，提升图像视觉质量。
总而言之，该算法不仅限制了对象的某些属性的变化，同时允许属性(方向、光照、透视、遮挡)发生改变。
操作过程也很 easy，在交互编辑模式下，用户在几分钟内就能创作一幅拼贴画。
他们不仅可以自定义场景中的空间排列顺序；还能调整生成图像的各个组件。用同样的源图，可以得出不同的效果。
而在非交互式模式下，AI 也能根据拿到的小图，自动拼出一张效果自然的大图。
研究团队
最后，来说说背后的研究团队，他们是斯坦福大学计算机科学系的一群师生。
论文一作，Vishnu Sarukkai 现为斯坦福计算机科学系研究生，还是硕博连读的那种。
他的主要研究方向为:计算机图形学、计算机视觉和机器学习。
此外，论文的共同作者 Linden Li，也是斯坦福计算机科学系研究生。
在校求学期间，他曾到英伟达实习 4 个月，与英伟达深度学习研究小组合作，参与训练了增加 100M + 参数的视觉转换器模型。
论文地址:
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