Differential Diffusion是一個圖像生成和編輯的平臺,可以根據文本提示以及指定每個區域變化量的地圖來修改圖片。它能夠為每個像素或圖像區域提供定製化的變化量控制。這種細粒度的變化量控制為各種新的編輯能力打開了大門,例如控制個別對象被修改的程度,或者引入漸變的空間變化等。此外,該平臺展示了該框架在圖像補全領域的有效性,即在無縫融合新的內容時微調周邊區域。它還提供了探索不同變化量效果的新工具。該框架僅在推理時運行,不需要模型訓練或微調。展示了它與當前最先進的開源模型的集成效果,並通過定量、定性比較和用戶研究進行了驗證。