Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models：可控文本到图像扩散模型的前沿进展

引言

近年来,文本到图像(Text-to-Image, T2I)扩散模型在视觉生成领域取得了突破性进展,能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像。然而,仅依靠文本输入难以满足不同应用场景的复杂需求。为了进一步提升模型的可控性和灵活性,研究人员提出了各种新的条件控制方法,使预训练的T2I扩散模型能够支持更丰富的条件输入。本文将系统地回顾可控T2I扩散模型领域的最新进展,梳理相关研究的理论基础和技术创新。

扩散模型基础

在介绍可控生成方法之前,我们首先简要回顾扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPMs)的基本原理。DDPM通过逐步向图像中添加高斯噪声,再逐步去噪的过程来生成图像。其中去噪过程可以通过神经网络来学习,从而实现从纯噪声到目标图像的生成。

T2I扩散模型在DDPM的基础上引入了文本条件,使模型能够根据文本描述生成相应的图像。目前广泛使用的T2I扩散模型包括Stable Diffusion、Imagen等。这些模型通常采用大规模文本-图像对数据进行预训练,学习到文本和图像之间的对应关系。

可控生成机制

为了引入新的条件控制,研究人员提出了多种方法来调整预训练T2I模型的去噪过程。主要的控制机制包括:

1. 条件嵌入:将新的条件信息编码为嵌入向量,与原有的文本嵌入进行融合。

2. 注意力引导:在模型的注意力模块中引入新的条件信息,影响注意力的计算过程。

3. 噪声预测引导:直接调整模型预测的噪声,从而影响生成过程。

4. 微调模型参数:针对特定条件对模型进行微调,如DreamBooth等方法。

5. 外部引导:使用额外的模型或损失函数来引导生成过程,如ClassifierGuidance等。

这些机制为引入新的控制条件提供了理论基础和技术支持。

特定条件控制

个性化生成

个性化生成是可控T2I生成的重要方向之一,旨在根据少量参考图像生成特定对象或风格的图像。主要的研究方向包括:

1. 主题驱动生成:针对特定对象或概念进行个性化,如DreamBooth、Textual Inversion等方法。

2. 人物驱动生成:专注于生成特定人物的图像,同时保持身份一致性,如InstantID、FlashFace等。

3. 风格驱动生成:学习并迁移特定的艺术风格。

4. 交互驱动生成:通过用户交互来指导个性化过程。

5. 图像驱动生成:基于参考图像进行个性化。

6. 分布驱动生成:学习并匹配目标图像分布。

以DreamBooth为例,该方法通过微调预训练的T2I模型来学习特定对象。它引入了一个独特的标识符来表示目标对象,并使用少量包含该对象的图像进行微调。这使得模型能够在保持生成能力的同时,准确地生成目标对象在不同场景中的图像。

空间控制

空间控制方法旨在精确控制生成图像的空间布局和结构。主要的研究方向包括:

1. 布局引导:使用语义分割图或边界框来指定对象的位置和大小。

2. 草图引导:基于简单的线条草图来控制图像结构。

3. 姿态引导:利用人体姿态信息来控制人物的姿势。

4. 深度引导:使用深度图来控制图像的3D结构。

这些方法极大地提高了生成图像的可控性,使用户能够更精确地描述所需的图像布局。

高级文本条件生成

除了基本的文本描述,研究人员还探索了更高级的文本条件控制方法,如:

1. 多模态提示:结合文本、图像等多种模态的提示信息。

2. 结构化文本:使用更具结构化的文本描述来精确控制生成过程。

3. 对话式交互:通过多轮对话来逐步细化生成结果。

这些方法为用户提供了更丰富、更直观的控制手段。

多条件生成

在实际应用中,往往需要同时控制多个方面的图像特征。因此,如何有效地结合多种条件信息成为了一个重要的研究方向。主要的方法包括:

1. 联合训练:同时考虑多种条件的联合分布进行训练。

2. 持续学习:逐步学习新的条件,同时保持对已学习条件的控制能力。

3. 权重融合:融合针对不同条件微调的模型权重。

4. 基于注意力的整合:在注意力机制中整合多种条件信息。

5. 引导组合:组合多个条件的引导信号。

这些方法能够更灵活地处理复杂的生成需求,满足多样化的应用场景。

通用可控生成

为了实现更加灵活和通用的可控生成,研究人员提出了一些旨在支持任意新条件的方法:

1. 通用条件分数预测:学习预测任意条件下的去噪分数。

2. 通用条件引导分数估计:基于条件信息来估计和调整去噪分数。

这些方法为扩展T2I模型的控制能力提供了更加通用的框架。

未来展望

可控T2I扩散模型仍然面临着一些挑战和机遇:

1. 提高生成质量:进一步提升图像质量、一致性和真实感。

2. 增强可控性:探索更多维度的精细控制。

3. 提高效率:降低计算成本,提高生成速度。

4. 伦理和安全:解决潜在的滥用问题,确保生成内容的安全性。

5. 跨模态整合:与其他模态(如音频、视频)进行更深入的结合。

6. 实际应用:探索在各个领域的具体应用场景。

随着研究的不断深入,可控T2I扩散模型有望在更广泛的领域发挥重要作用,为创意产业、设计、教育等多个方面带来革命性的变革。

结语

本文全面回顾了可控T2I扩散模型的研究进展,涵盖了从基础理论到具体应用的多个方面。这一领域的rapid发展为AI生成技术带来了新的可能性,也为人机协作创作开辟了广阔的前景。未来,随着技术的进一步成熟和应用场景的拓展,可控T2I扩散模型必将在推动视觉内容创作的民主化和个性化方面发挥越来越重要的作用。