Story-Adapter：生成与叙述文本相匹配的连贯图像序列

Story-Adapter简介

Story-Adapter是一个由加州大学圣克鲁斯分校（UC Santa Cruz）和杭州电子科技大学（Hangzhou Dianzi University）联合开发的创新框架，专注于长篇故事的视觉化。该框架无需额外训练，通过迭代方法利用文本提示和之前迭代生成的图像来细化图像生成，确保故事的语义一致性，并优化细节交互的生成质量。Story-Adapter的核心优势在于其全局参考交叉注意力模块，该模块能够在保持计算效率的同时，有效处理长达100帧的复杂故事视觉化任务，显著提升故事图像序列的连贯性和交互细节的精确度。

Story-Adapter主要功能

1. 长篇故事视觉化：Story-Adapter能够处理长达100帧的长篇故事视觉化任务，生成与叙述文本相匹配的连贯图像序列。
2. 语义一致性维护：通过迭代过程，框架能够在整个故事中保持角色和情节的语义一致性。
3. 细节交互优化：框架专注于生成更高质量的图像，展现故事中角色和对象之间的复杂交互。
4. 无需训练：Story-Adapter是一个无需训练的框架，可以直接使用预训练的模型进行故事视觉化。
5. 计算效率：通过全局嵌入和交叉注意力机制，框架在保持生成质量的同时，减少了计算成本。

Story-Adapter技术原理

1. 迭代范式：Story-Adapter采用迭代范式，通过反复细化图像生成，逐步优化故事的视觉化结果。
2. 全局参考交叉注意力（GRCA）模块：该模块聚合之前迭代生成的所有图像的全局嵌入，以保持故事的全局语义一致性。
3. 文本提示与图像融合：框架结合文本提示和生成的图像，通过交叉注意力机制来指导图像生成过程。
4. 线性加权策略：在迭代过程中，引入线性加权策略以平衡视觉一致性和文本可控性。
5. 全局嵌入：使用全局嵌入而不是中间去噪特征，以降低计算复杂度，同时保持故事的全局语义信息。
6. 预训练模型适配：Story-Adapter能够适配预训练的稳定扩散（Stable Diffusion）模型，无需额外训练即可用于故事视觉化任务。

Story-Adapter应用场景

1. 教育与故事讲述：利用Story-Adapter生成与教材相匹配的图像序列，增强学生的学习体验和理解能力。
2. 儿童绘本创作：自动生成儿童故事书的插图，减少人工绘图的工作量，提高创作效率。
3. 电影和动画预制：在电影或动画制作前期，快速生成故事板，帮助导演和制作团队预览故事流程。
4. 游戏内容开发：为电子游戏设计故事情节的视觉化内容，提供角色和场景的初步概念设计。
5. 广告与营销：根据广告脚本生成吸引人的视觉内容，用于社交媒体或广告牌，增强广告的吸引力。
6. 虚拟现实体验：在虚拟现实应用中，根据用户选择的故事线生成相应的视觉场景，提供沉浸式体验。

Story-Adapter项目入口

• 项目主页：https://jwmao1.github.io/storyadapter/
• GitHub代码库：https://github.com/jwmao1/story-adapter
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2410.06244