该系统采用一种新颖的方法，充分利用整流 (RF) 的优势，为扩散模型提供了一种有前途的替代方案。与传统的扩散模型不同，传统的扩散模型由于漂移和扩散的非线性而面临忠实度和可编辑性的挑战，RF-Inversion 提出了一种更有效的方法，使用通过线性二次调节器得出的动态最优控制。
RF-Inversion 的主要优势之一是它能够执行零样本反演和编辑，而无需额外的训练、潜在优化、快速调整或复杂的注意力处理器。这使得它在计算资源有限或需要快速周转时间的情况下特别有用。
该工具在各种图像处理任务中表现出色。它可以高效地反转参考样式图像，而无需文本描述，并根据新提示应用所需的编辑。例如，它可以根据文本提示将猫的参考图像转换为“睡猫”或将其风格化为“折纸风格的猫照片”，同时保持原始图像内容的完整性。
RF-Inversion 的功能扩展到广泛的应用，包括笔触到图像合成、语义图像编辑、风格化、卡通化，甚至文本到图像生成。它在为面部添加特定特征（例如眼镜）、性别编辑、年龄操纵和物体插入等任务中表现出特别的优势。
该系统还为 Flux 引入了一个随机采样器，它生成的样本在视觉上与确定性方法相当，但遵循随机路径。这项创新可实现更加多样化且可能更加逼真的图像生成和编辑结果。
RF-Inversion 的主要功能：
- 无需额外训练或优化的零样本反演和编辑
- 基于文本提示和参考图像的高效图像处理
- 笔触到图像的合成，用于创意图像生成
- 语义图像编辑功能（例如，添加特征、更改年龄或性别）
- 图像的风格化和卡通化
- 使用修正随机微分方程进行文本到图像的生成
- 用于 Flux 的随机采样器，提供多样化的图像生成
- 复杂图像的高保真重建和编辑
- 适用于各种图像处理任务的多功能应用
- 图像反演和编辑方面的最先进性能