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insight - Computer Vision - # 圖像生成

OmniBooth:透過多模態指令學習圖像合成的潛在控制


Core Concepts
OmniBooth 是一個圖像生成框架,它允許透過文字提示或圖像參考進行實例級別的多模態自定義,並透過潛在控制信號將空間、文字和圖像條件無縫整合,實現更強大的可控性。
Abstract

OmniBooth:透過多模態指令學習圖像合成的潛在控制

這篇研究論文介紹了 OmniBooth,一個創新的圖像生成框架,旨在解決「具有實例級別自定義的空間控制」問題。此框架允許使用者透過多模態指令(如文字提示和圖像參考)精確控制生成圖像中實例的位置和屬性。

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開發一個圖像生成框架,實現對圖像中實例位置和屬性的精確控制。 探索使用多模態指令(文字和圖像)進行實例級別自定義的可能性。
OmniBooth 的核心貢獻在於其提出的「潛在控制信號」(lc),這是一種高維空間特徵,能夠無縫整合空間、文字和圖像條件。 空間控制: lc 首先用於表示輸入的全景分割遮罩,以實現空間控制。 文字控制: 透過將文字嵌入「繪製」到統一的 lc 中,實現基於文字提示的實例級別開源詞彙生成。 圖像控制: 透過將圖像嵌入「扭曲」到 lc 中,實現基於圖像參考的精細控制和個性化身份生成。 OmniBooth 建立在 ControlNet 框架的基礎上,並將其從 RGB 空間擴展到潛在空間,從而實現更細微的控制。此外,該方法還採用了多尺度訓練和隨機模態選擇等策略,以增強模型的靈活性和泛化能力。

Deeper Inquiries

如何進一步提高 OmniBooth 在處理包含大量實例和複雜遮擋關係的場景時的性能?

OmniBooth 在處理包含大量實例和複雜遮擋關係的場景時,可以通過以下幾個方面進一步提高性能: 增強模型對三維空間的理解: 目前 OmniBooth 主要依賴二維空間資訊,例如遮擋、相對大小、到地平線的距離和消失點等。為了更好地處理複雜場景,可以引入三維條件資訊,例如深度圖或多平面圖像 (MPIs),以豐富空間上下文,提高模型對重疊物件的辨別能力。 改進實例級別的控制信號: 目前 OmniBooth 使用統一的潛在控制信號來表示所有實例,這可能導致細節層次的混合,影響生成圖像的精確性。可以考慮為每個實例生成獨立的潛在控制信號,或者探索更細粒度的控制信號表示方法,例如基於圖神經網絡的實例關係建模。 優化模型架構和訓練策略: 可以嘗試使用更強大的特徵提取器,例如 Transformer,來提高模型對複雜場景的理解能力。此外,可以探索更有效的訓練策略,例如多階段訓練、curriculum learning 等,以提高模型的泛化能力和魯棒性。 結合其他先進技術: 可以將 OmniBooth 與其他先進的圖像生成技術相結合,例如生成對抗網絡 (GANs)、變分自编码器 (VAEs) 等,以進一步提高生成圖像的品質和多樣性。

將 OmniBooth 應用於其他圖像生成任務(例如圖像編輯、圖像修復)的潛力是什麼?

OmniBooth 作為一個通用的多模態圖像生成框架,具有廣泛的應用潛力,除了文本引導和參考圖像引導的圖像生成外,還可以應用於以下圖像生成任務: 圖像編輯: OmniBooth 可以通過修改輸入的實例掩碼和相應的文本或圖像描述,實現對圖像內容的精細控制。例如,可以通過修改文本描述來改變物體的顏色、紋理或形狀,或者通過替換參考圖像來改變物體的身份。 圖像修復: OmniBooth 可以利用其強大的生成能力,根據周圍的圖像上下文信息,修復圖像中缺失或損壞的部分。例如,可以利用 OmniBooth 來去除圖像中的不需要的物體,或者修復舊照片中的劃痕和污漬。 圖像合成: OmniBooth 可以將來自不同圖像的物體或場景元素組合在一起,生成全新的圖像。例如,可以利用 OmniBooth 將人物圖像與風景圖像合成,或者將不同動物的特征組合在一起,創造出奇幻的生物。 總之,OmniBooth 的多模態控制能力和強大的生成能力,使其在圖像編輯、圖像修復、圖像合成等圖像生成任務中具有廣闊的應用前景。

如何評估 OmniBooth 生成的圖像在真實性和多樣性方面的表現?

評估 OmniBooth 生成的圖像在真實性和多樣性方面的表現,可以使用以下指標和方法: 真實性: Frechet Inception Distance (FID): FID 是一種常用的圖像生成評估指標,用於衡量生成圖像與真實圖像在特征空間中的距離。FID 值越低,表示生成圖像與真實圖像越相似,真實性越高。 Inception Score (IS): IS 是一種基於圖像分類模型的評估指標,用於衡量生成圖像的清晰度和类别多样性。IS 值越高,表示生成圖像越清晰,类别越容易辨認,真實性越高。 人類評估: 可以邀請人類評估者對生成圖像的真實性進行主觀評分,例如評估圖像的逼真程度、細節的精細程度等。 多樣性: LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity): LPIPS 是一種基於深度學習的圖像相似度指標,可以用於評估生成圖像的多樣性。LPIPS 值越高,表示生成圖像之間的差異性越大,多樣性越高。 Diversity Score: 可以計算生成圖像在特征空間中的分布熵或其他統計量,來衡量生成圖像的多樣性。 語義多樣性: 可以評估生成圖像在語義層面上的多樣性,例如評估圖像中物體的種類、數量、位置、姿态等方面的變化。 除了上述指標和方法外,還可以根據具體的應用場景,設計更具針對性的評估指標和方法。例如,在圖像編輯任務中,可以評估編輯後的圖像是否符合用户的意圖;在圖像修復任務中,可以評估修復後的圖像是否與原始圖像一致。
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