LLMGA
用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。
LLMGA 项目简介
LLMGA，即多模态大型语言模型生成助手，是一个基于大型语言模型的创新项目，旨在帮助用户进行图像生成与编辑。在传统多模态大型语言模型（MLLMs）常通过生成固定大小的嵌入来控制Stable Diffusion（SD）的背景下，LLMGA通过提供详细的语言生成提示，实现更精确的SD控制。这一方法不仅提升了语言模型在上下文识别方面的能力，还减小了生成提示中的噪声，从而生成具有更复杂和精细内容的图像，增强了网络的可解释性。
项目目标
LLMGA的核心目标是通过整合大型语言模型的推理、理解和响应能力，帮助用户更加高效地进行图像生成与编辑。为此，LLMGA设计了一套完整的数据集，包括提示词改进、相似图像生成、填补与扩展画面以及基于指令的编辑。此外，LLMGA提出了一种两阶段训练方案，以优化图像生成的效果。
项目亮点
- 生成辅助：LLMGA通过与用户的互动会话，帮助用户通过文本生成图片、填补与扩展画面以及指令编辑等手段创作与编辑图像。
- 设计专家：LLMGA集合了海量的图像设计数据，可以为包括Logo设计、游戏角色设计、海报设计、T恤设计以及信息图设计等在内的多个设计任务提供深层次的见解。
- 插图生成：基于用户输入的故事片段，交互式地生成故事插图。
- 图画书生成：通过用户的单一指令，生成包含文字与插图交织的故事书。
- 多语言支持：LLMGA支持多语言适应，可以通过中文指令生成内容。
- 灵活扩展：通过集成外部插件如ControlNet等，LLMGA提供了更大的功能拓展性。
最新动态
LLMGA的最新版本已经被ECCV 2024接纳，并发布了微调的SD15和SDXL模型，这些模型可以用于图像生成和指令编辑。其中预训练模型进一步支持中文，并提供LLMGA的训练数据集，包括文本和图像。
如何获取与安装
LLMGA代码和相关模型均可以通过Github获取。用户可以参照项目提供的安装说明，通过克隆代码库并安装必要的软件包，来部署LLMGA。
支持与帮助
为了更好地支持用户使用LLMGA，项目提供了丰富的文档支持，涵盖了从模型安装到训练、推理的各个步骤。如果您在使用过程中遇到任何问题，可以参考项目页面的相关说明或联系项目开发者获取支持。
通过LLMGA，用户能够以一种更为直观和高效的方式进行图像的创作和编辑，并将其应用于多种场景。这个项目不仅仅是一个强大的图像生成工具，也是一位图像设计领域的虚拟伙伴。
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