SliderSpace：实现对图像生成过程的创造性控制

SliderSpace简介

SliderSpace是一个创新的框架，旨在自动分解扩散模型的视觉能力，将其转化为可控制且易于理解的方向。它通过从单一文本提示中发现多个多样化的方向，使用户能够通过滑块操作这些方向，从而探索和组合模型的潜在空间，实现对图像生成过程的创造性控制。SliderSpace的核心在于无监督地发现语义正交的方向，这些方向在语义嵌入空间（如CLIP）中具有最大变化，并通过低秩适配器（LoRA）实现精确控制。它在概念分解、艺术风格探索和多样性增强等应用中表现出色，能够有效提升扩散模型的创造性和多样性，同时保持与原始文本提示的语义一致性。SliderSpace为理解和利用扩散模型的潜在能力开辟了新的途径，使模型的视觉潜力更加透明和易于访问。

SliderSpace主要功能

1. 概念分解：自动将高层次的概念分解为多个可解释的方向，使用户能够理解和控制模型生成的图像变化。
2. 艺术风格探索：发现并展示扩散模型中内在的多样化艺术风格，用户可以通过滑块调整生成不同风格的图像。
3. 多样性增强：通过发现和利用模型的潜在视觉结构，解决蒸馏模型中的模式崩溃问题，恢复生成图像的多样性。
4. 实时交互：提供用户友好的界面，通过滑块实时调整和组合不同方向，探索模型的创造性潜力。

SliderSpace技术原理

1. 无监督发现：
   • 分布采样：从扩散模型中生成大量样本，通过改变随机种子来确保样本的多样性。
   • 语义分解：将生成的样本映射到语义嵌入空间（如CLIP），并通过主成分分析（PCA）计算出最大变化的方向。
2. 低秩适配器（LoRA）：
   • 权重更新：使用低秩适配器对模型的权重进行更新，确保每个方向的变化在低维子空间中进行，从而实现高效的参数调整。
   • 滑块训练：为每个主方向训练一个对应的适配器，使其在语义CLIP空间中与主方向对齐，并保持与其他方向的正交性。
3. 语义正交性：
   • 正交效果：在语义特征空间中，每个滑块的效果都是正交的，确保每个方向代表一个独特的语义变化，避免重复和冗余。
4. 分布一致性：
   • 一致变换：确保每个方向在不同的随机种子和提示变化中诱导一致的变换，从而实现稳定和可预测的图像生成。

SliderSpace应用场景

1. 艺术创作：艺术家可以利用SliderSpace探索不同的艺术风格，快速生成多种风格的草图或作品，激发创作灵感。
2. 概念设计：设计师可以通过SliderSpace分解产品或场景的概念，快速迭代设计方向，优化设计方案。
3. 广告与营销：广告团队可以利用SliderSpace生成多样化的广告图像，满足不同客户的需求，提升广告的吸引力。
4. 游戏开发：游戏开发者可以利用SliderSpace生成多样化的角色、场景和道具，丰富游戏内容，提升玩家体验。
5. 教育与培训：教育者可以利用SliderSpace生成多样化的教学素材，帮助学生更好地理解复杂的概念和主题。
6. 虚拟现实与增强现实：在VR和AR应用中，SliderSpace可以生成多样化的虚拟场景和元素，提升用户的沉浸感和交互体验。

SliderSpace项目入口

• • 项目主页：https://sliderspace.baulab.info/
  • arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.01639