，得到
然后，作者使用微调模型，以
为条件，应用基础生成扩散过程。这会产生一个低分辨率的编辑图像，然后使用微调辅助模型对目标文本进行超分辨率处理。
这个生成过程输出最终的高分辨率编辑图像
。
实验结果
为了测试效果，研究者将该方法应用于来自不同领域的大量真实图片，用简单的文字 prompt 来描述不同的编辑类别，如：风格、外观、颜色、姿势和构图。他们从 Unsplash 和 Pixabay 收集了高分辨率的免费使用的图片，经过优化，用 5 个随机种子生成每个编辑，并选择最佳结果。Imagic 展示了令人印象深刻的结果，它能够在任何一般的输入图像和文本上应用各种编辑类别，如图 1 和图 7 中所示。
