【亲测免费】 DIFT：基于图像扩散的新兴对应特性

项目介绍

DIFT（Diffusion Features）是一个实现于NeurIPS 2023的开源项目，其论文题目为“Emergent Correspondence from Image Diffusion”。本项目提供了一种新颖的方法，利用图像扩散过程来提取特征，进而建立图像间的语义对应关系。通过深度学习模型，特别是在图像扩散模型中提取特征，DIFT能够识别并匹配不同图像中的相似点，即便是跨类别或域的情况下。

项目快速启动

要迅速开始使用DIFT，首先确保你的开发环境是Linux，并且安装了Anaconda。然后，遵循以下步骤：

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Tsingularity/dift.git
   

2. 设置Python环境： 可以选择手动设置环境或者使用提供的环境配置文件。

   • 使用环境配置文件：

     conda env create -f environment.yml
     conda activate dift
     

   • 或者手动创建环境并运行安装命令（在setup_env.sh中有详细命令）。

3. 尝试交互式演示： 运行Jupyter Notebook演示文件，体验如何使用DIFT找到图像间的语义对应点。

   jupyter notebook demo.ipynb
   

   按照笔记本指导，你可以加载图片并在源图像上点击一点，程序将显示目标图像上的对应点以及像素级的相似度热图。

应用案例和最佳实践

编辑传播

DIFT不仅可以用于图像间对应的识别，还能进行编辑传播。比如，在一张图片上做出修改后，这个修改可以通过在其他具有语义对应关系的图像上自动映射来扩散。具体操作详情可在edit_propagation.ipynb notebook中找到。

特征提取示例

假设你想从一个名为cat.png的图像中提取DIFT特征，可以使用以下命令：

python extract_dift.py \
    --input_path /path/to/your/cat.png \
    --output_path dift_cat.pt \
    --img_size 768 768 \
    --t 261 \
    --up_ft_index 1 \
    --prompt 'a photo of a cat' \
    --ensemble_size 8

典型生态项目

虽然该项目本身围绕图像对应特性展开，但其技术可以广泛应用于计算机视觉领域内的多个子领域。例如，光学流估计领域的一项相关工作是"DIFT: Dynamic Iterative Field Transforms for Memory Efficient Optical Flow"，这表明DIFT的概念和技术可能启发或被集成到类似内存效率要求高的光学流计算任务中，尽管这不是直接由DIFT项目提供的功能。

为了更深入地整合或借鉴到这些生态项目中，开发者们通常需要结合自身的研究或应用场景，对DIFT或其他相关技术进行适应性修改和创新整合。社区的持续贡献和实验也是推动此类工具和算法发展的关键力量。

请注意，实际应用时需关注依赖库的兼容性和版本要求，以便顺利运行项目。