Differential Diffusionは、テキストプロンプトと各領域の変化量を指定するマップを使用して画像を修正できる、画像生成と編集のためのプラットフォームです。各ピクセルまたは画像領域に対してカスタマイズされた変化量制御を提供します。このきめ細かい変化量制御により、個々のオブジェクトの修正程度を制御したり、グラデーションによる空間的変化を導入するなど、さまざまな新しい編集機能が実現可能です。さらに、このプラットフォームは、新しいコンテンツをシームレスに融合する際に周辺領域を微調整するという、画像補完分野におけるフレームワークの有効性を示しています。また、さまざまな変化量の効果を探求するための新しいツールも提供します。このフレームワークは推論時のみ動作し、モデルのトレーニングや微調整は必要ありません。最新のオープンソースモデルとの統合効果を実証しており、定量的?定性的比較とユーザー調査を通じて検証されています。