RAG-Diffusion：南京大学推出的区域感知文本到图像生成技术

RAG-Diffusion简介

RAG-Diffusion是由南京大学的研究团队开发的一种先进的文本到图像生成方法，它通过区域感知的硬绑定和软细化技术，实现了对图像中各个区域的精确控制和细节优化。这种方法不仅提高了图像生成的质量和一致性，还支持用户对特定区域进行重绘，而无需额外的修复模型，展现了在复杂构图生成中的优越性能。

RAG-Diffusion主要功能

1. 区域硬绑定（Regional Hard Binding）：
   • 将复杂的输入提示分解为各个区域的基本描述。
   • 独立处理每个区域，确保区域提示被准确执行。
   • 在去噪过程的早期阶段，将区域潜在表示合并回原始图像潜在表示中。
2. 区域软细化（Regional Soft Refinement）：
   • 在去噪过程的后期阶段，增强相邻区域之间的和谐性。
   • 通过交叉注意力层实现区域局部条件与全局图像潜在表示的交互。
3. 图像重绘（Image Repainting）：
   • 允许用户修改上次生成中特定不满意的区域，而保持其他区域不变。
   • 无需依赖额外的修复模型，直接使用上次生成的参数进行区域重绘。

RAG-Diffusion技术原理

1. 区域提示解耦：
   • 将多区域生成分解为两个子任务，提高对对象关系、动作和属性的精确控制。
2. 去噪架构：
   • 利用Diffusion Transformer（DiT）作为基础架构，高效捕捉数据中的复杂依赖关系。
3. 注意力机制：
   • 在DiT中，注意力机制使网络能够在去噪过程中逐步捕捉潜在空间中的特征表示，保持全局一致性和细节准确性。
4. 区域与全局交互：
   • 在软细化阶段，通过权重重组基础图像潜在表示和区域潜在表示，增强区域间的交互和融合。
5. 无需额外模型的重绘：
   • 利用RAG的控制和融合能力，仅重新初始化需要修改的特定区域的噪声，实现图像的局部重绘。
6. 模型无关性：
   • RAG作为一种调优自由的方法，可以作为增强提示跟随属性的应用，适用于其他框架。
7. 量化和定性实验：
   • 通过实验验证RAG在属性绑定、对象关系和复杂构图方面的优越性能。

RAG-Diffusion应用场景

1. 广告设计：快速生成具有特定区域特征和细节控制的广告图像，满足广告创意需求。
2. 游戏开发：在游戏场景中生成具有精确布局和细节的背景图像，提升游戏视觉体验。
3. 虚拟试衣：在虚拟试衣应用中，用户可以自定义服装图案，RAG-Diffusion能够精确控制图案在服装上的布局。
4. 艺术创作：艺术家可以利用RAG-Diffusion进行数字绘画，对作品中的特定区域进行精细调整，实现创意构想。
5. 教育工具：在教育领域，用于生成教学材料中的插图，如科学图表或历史场景，提供更直观的教学辅助。
6. 个性化商品定制：允许用户在商品如手机壳、T恤上定制图案，精确控制图案的每个部分，满足个性化需求。

RAG-Diffusion项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/NJU-PCALab/RAG-Diffusion
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.06558