选片 网站 建设,做店铺装修的公司网站,网站服务费怎么做分录,个人网站虚拟主机中山大学和联想研究院提出AutoStudio: 是一种无需训练的多代理框架#xff0c;用于多轮交互式图像生成#xff0c;能够在生成多样化图像的同时保持主体一致性。
AutoStudio 采用三个基于 LLM 的智能体来解释人类意图并为 SD 模型生成适当的布局指导。此外#xff0c;还引入…中山大学和联想研究院提出AutoStudio: 是一种无需训练的多代理框架用于多轮交互式图像生成能够在生成多样化图像的同时保持主体一致性。
AutoStudio 采用三个基于 LLM 的智能体来解释人类意图并为 SD 模型生成适当的布局指导。此外还引入了一种新颖的 P-UNet 架构和一种主题初始化生成方法以增强具有主题感知特征的 SD 模型最终有助于生成具有多主题一致性的高质量图像。大量实验验证了 AutoStudio 在各种任务中的卓越性能为先进且用户友好的 T2I 应用程序开辟了新的可能性。 相关链接
项目地址https://howe183.github.io/AutoStudio.io/
论文地址https://arxiv.org/pdf/2406.01388
代码链接https://github.com/donahowe/AutoStudio
论文阅读 AutoStudio在多轮交互式图像生成中制作一致的主题
摘要
由于尖端的文本转图像 (T2I) 生成模型已经擅长生成出色的单幅图像因此一项更具挑战性的任务即多轮交互式图像生成开始引起相关研究界的关注。此任务要求模型与用户进行多轮交互以生成连贯的图像序列。但是由于用户可能频繁切换主题因此当前的努力很难在生成多样化图像的同时保持主题一致性。为了解决这个问题我们引入了一个无需训练的多智能体框架称为 AutoStudio。
AutoStudio 使用三个基于大型语言模型 (LLM) 的智能体来处理交互以及一个基于稳定扩散 (SD) 的智能体来生成高质量图像。具体来说AutoStudio 包括 一个主题管理器用于解释交互对话并管理每个主题的上下文; 一个布局生成器用于生成细粒度的边界框以控制主题位置; 一个主管用于提供布局改进建议; 一个抽屉用于完成图像生成。
此外我们引入了 Parallel-UNet 来替换抽屉中的原始 UNet它采用两个并行的交叉注意模块来利用主题感知特征。我们还引入了一种主题初始化生成方法来更好地保留小主题。我们的 AutoStudio 可以以交互和一致的方式生成一系列多主题图像。在公开的 CMIGBench 基准和人类评估上进行的大量实验表明AutoStudio 在多个回合中保持了良好的多主题一致性并且它还将平均 Frechet 初始距离和平均字符-字符相似度的当前最佳性能提高了 13.65%提高了 2.83%。
方法 AutoStudio 的总体结构。AutoStudio 利用四个代理和一个主题数据库来完成多轮多主题交互式图像生成 主题管理器解释用户对话 布局生成器提供布局 主管提供布局细化建议 绘图员根据细化的布局和主题数据库生成图像。 主题初始化生成方法的总体结构。 P-UNet的整体结构其中核心组件是并行的文本和图像交叉注意模块。
效果展示
连续对话 多轮交互式图像生成 多功能绑定 结论
本文介绍了 AutoStudio这是一种新型的无需训练的多智能体框架可成功解决多轮交互式图像生成问题。AutoStudio 采用三个基于 LLM 的智能体来解释人类意图并为 SD 模型生成适当的布局指导。此外还引入了一种新颖的 P-UNet 架构和一种主题初始化生成方法以增强具有主题感知特征的 SD 模型最终有助于生成具有多主题一致性的高质量图像。大量实验验证了 AutoStudio 在各种任务中的卓越性能为先进且用户友好的 T2I 应用程序开辟了新的可能性。
