创新的推理时间处理机制
SynthLight在推理阶段采用了基于无分类器指导的扩散采样程序，这一技术突破能有效保留输入肖像的关键细节特征。传统的扩散模型在图像转换过程中容易丢失原始图像的面部细微特征和纹理，而SynthLight的采样算法通过动态调整去噪过程中的guidance scale，在保留原图细节和实现光照转换之间取得完美平衡。
- 采用渐进式的特征保留策略
- 动态调整CFG(Classifier-Free Guidance)参数
- 引入注意力机制保护关键面部区域
- 多阶段细节修复算法
这一技术确保即使在对光照条件进行大范围调整时，人物身份特征和面部细节仍然能被完美保留。用户测试表明，相比IC-Light等同类工具，SynthLight在细节保留方面有23%的提升。
This answer comes from the articleSynthLight: natural light rendering of portrait images (unreleased)The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " SynthLight的无分类器扩散采样保留输入细节
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