Differenzielle Diffusion ist eine Plattform zur Bildgenerierung und -bearbeitung, die Bilder basierend auf Textaufforderungen und einer Karte, die die Änderung jedes Bereichs angibt, modifizieren kann. Sie ermöglicht eine maßgeschneiderte Steuerung der Änderung für jeden Pixel oder Bildbereich. Diese granulare Steuerung der Änderungen eröffnet Möglichkeiten für neue Bearbeitungsfunktionen, wie z. B. die Steuerung des Ausmaßes der Änderung einzelner Objekte oder die Einführung räumlicher Gradientenänderungen. Darüber hinaus demonstriert die Plattform die Effektivität dieses Frameworks im Bereich der Bildinpainting, d. h. das Feintuning der umliegenden Bereiche beim nahtlosen Einbringen neuer Inhalte. Sie bietet auch neue Werkzeuge zur Erkundung verschiedener Änderungseffekte. Das Framework läuft ausschließlich während der Inferenz und erfordert kein Modelltraining oder Feintuning. Es zeigt die Integration mit aktuellen, hochmodernen Open-Source-Modellen und wurde durch quantitative und qualitative Vergleiche sowie Nutzerstudien validiert.