Pika联手北大、斯坦福开源文生图框架RPG-DiffusionMaster

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Pika 在社交平台 X 上宣布,Pika 实验室与北京大学和斯坦福大学推出开源最新文本到图像生成、编辑框架 RPG-DiffusionMaster,RPG 在上下文理解、组合语义对齐、多轮对话理解等方面有显著改进。RPG 框架利用多模态大型语言模型(Multimodal LLMs)的强大推理能力,增强了文本到图像扩散模型(diffusion models)的组合性和可控性。

GitHub 地址:https://github.com/YangLing0818/RPG-DiffusionMaster

Pika 联手北大、斯坦福开源文生图框架 RPG-DiffusionMaster

以下是 RPG 框架的主要特点和贡献:

  1. 多模态重描述(Multimodal Recaptioning):使用 LLMs 将文本提示分解为更详细的子提示,并重新描述它们,以增强扩散模型中的文本理解和语义对齐。
  2. 链式思维规划(Chain-of-Thought Planning):将图像空间划分为互补的子区域,并为每个子区域分配不同的子提示,将复杂的生成任务分解为多个简单子任务。利用 MLLMs 的链式思维推理能力,高效地规划区域划分。
  3. 互补区域扩散(Complementary Regional Diffusion):基于规划的非重叠子区域及其相应的提示,提出互补区域扩散方法,以增强文本到图像生成的灵活性和精确性。通过独立生成图像内容并聚合它们,解决了重叠图像内容的挑战。
  4. 用户友好性(User-Friendly):RPG 框架易于使用,并且可以泛化到不同的 MLLM 架构(如 MiniGPT-4)和扩散模型(如 ControlNet)。
  5. 实验结果:通过广泛的定性和定量比较,RPG 在多类别对象组合和文本 - 图像语义对齐方面优于现有的最先进文本到图像扩散模型,如 DALL-E 3 和 SDXL。
  6. 文本引导的图像编辑(Text-Guided Image Editing):RPG 框架可以扩展到文本引导的图像编辑任务,通过精确的轮廓编辑和互补区域扩散生成相结合,实现精确的图像编辑。
  7. 代码开源:论文提供了 RPG 框架的代码,可以在 GitHub 上找到。

总的来说,RPG 框架通过结合多模态 LLMs 的推理能力和互补区域扩散策略,显著提高了文本到图像生成的质量和对复杂文本提示的处理能力,同时提供了一个灵活且易于使用的平台,用于图像生成和编辑。

正文完
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AI小诸葛
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