1月23日 消息:RPG-DiffusionMaster是一個利用LLM（Large Language Model）優化SD(Text-to-Image)文本到圖像的轉換過程的框架。該框架能夠更好地理解和分解生成圖像的文字提示，以實現將一幅圖像分解成不同的部分或區域，并根據理解的相應文本提示來生成圖像，最后合成為一個符合預期要求的圖像。
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RPG框架的主要功能包括多模態重標記、思維鏈規劃、補充區域擴散、高分辨率圖像生成、多樣化應用以及對不同類型的大語言模型的兼容性。
在多模態重標記方面，RPG框架能夠將簡單的文本提示轉換為更具描述性和詳細性的提示，以提高生成圖像的質量和與文本的語義對齊程度。同時，它還能將復雜的圖像生成任務分解為多個簡單的子任務，并在圖像空間中劃分為互補的子區域，每個子區域對應一個特定的子任務。
在生成圖像內容時，RPG框架在非重疊的子區域中獨立生成圖像內容，然后將這些內容合并，創建一幅完整的復合圖像。此外，RPG-DiffusionMaster還能夠生成超高分辨率的圖像，并支持多種擴散模型，包括SDXL和SD v1.4/1.5等，兼容不同的MLLM架構，從而具有更高的靈活性和準確性。
RPG-DiffusionMaster不僅支持專有的大語言模型，如GPT-4、Gemini PRO等，還支持開源模型，如miniGPT-4，提供了更廣泛的應用可能性。由于使用先進的大型語言模型，該框架可以直接應用于文本到圖像的轉換任務，無需進行額外的模型訓練。
舉例解釋，當提示詞為:“我想要一幅畫，畫里有一只大象在草地上玩足球”，RPG框架通過多模態重標記將描述變得更加詳細和具體，然后利用思維鏈規劃將圖像分解為多個部分，并最終通過補充區域擴散將這些單獨繪制的部分合并成一幅完整的畫。
實驗結果表明，RPG框架能夠根據復雜的文本描述生成高度準確和詳細的圖像，優于現有技術，并具有靈活性和廣泛的適用性，能夠應用于多種不同的圖像生成場景。
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