ImageRAG：利用检索增强生成的图像生成技术

ImageRAG简介

ImageRAG 是由特拉维夫大学、英伟达和雷赫曼大学联合开发的一种创新图像生成方法，旨在通过动态检索相关图像来增强预训练文本到图像（T2I）模型的生成能力。该方法利用检索增强生成（RAG）技术，根据文本提示动态检索与之相关的图像，并将其作为上下文提供给 T2I 模型，从而显著提升模型在生成罕见概念和细粒度类别时的表现。与传统方法不同，ImageRAG 不需要对模型进行额外训练，具有广泛的适用性，能够直接应用于多种类型的 T2I 模型，如 OmniGen 和 SDXL。它不仅解决了现有模型在生成罕见内容时的“幻觉”问题，还支持个性化生成，为创意设计、科学研究、广告营销和教育等领域提供了强大的工具。

ImageRAG主要功能

1. 增强图像生成能力：通过动态检索相关图像，提升预训练文本到图像（T2I）模型在生成罕见或未见概念时的表现。
2. 无须额外训练：无需对现有的 T2I 模型进行额外的 RAG 专项训练，直接利用预训练模型的能力。
3. 广泛适用性：适用于多种不同类型的 T2I 模型，如支持上下文学习的模型（如 OmniGen）和通过 IP-adapter 增强的模型（如 SDXL）。
4. 个性化生成：支持个性化内容生成，例如生成包含特定用户概念的图像。
5. 提高生成准确性：通过提供相关参考图像，减少模型生成与文本提示不匹配的“幻觉”现象。

ImageRAG技术原理

1. 检索增强生成（RAG）：借鉴自然语言处理领域的 RAG 方法，根据文本提示动态检索最相关的图像，并将其作为上下文提供给 T2I 模型。
2. 动态图像检索：
   • 初始生成：首先使用 T2I 模型根据文本提示生成初始图像。
   • 缺失概念识别：利用视觉语言模型（VLM）对初始图像进行分析，识别出与文本提示不匹配的缺失概念。
   • 生成详细描述：VLM 为每个缺失概念生成详细的图像描述，用于检索相关图像。
3. 图像检索：
   • 相似性度量：使用文本-图像相似性度量（如 CLIP 嵌入的余弦相似性）从数据集中检索与生成的描述最相似的图像。
   • 多步检索：在检索过程中可能需要多次查询，以确保找到最相关的图像。
4. 参考图像使用：
   • 上下文输入：将检索到的图像作为上下文输入到 T2I 模型中，引导模型生成更符合文本提示的结果。
   • 调整提示：对于支持图像输入的模型，通过调整原始提示来包含检索到的图像作为示例。
5. 个性化生成：在个性化生成任务中，可以使用用户提供的图像和检索到的参考图像相结合，生成包含特定用户概念的多样化图像。

ImageRAG应用场景

1. 创意设计与艺术创作：帮助设计师和艺术家快速生成独特的视觉概念，激发创意灵感，例如生成未来风格的城市景观或奇幻生物。
2. 个性化内容生成：根据用户提供的特定图像或概念，生成个性化的图像内容，比如将用户的宠物生成为卡通形象或在特定场景中的虚拟形象。
3. 科学研究与可视化：生成罕见或未见的科学概念图像，如特定物种的生态场景、古生物复原图或微观生物的可视化，辅助科学研究和教育。
4. 游戏开发与虚拟现实：快速生成游戏中的角色、场景或道具，尤其是那些罕见或需要高度定制化的元素，提升游戏的丰富性和沉浸感。
5. 广告与营销：根据广告文案生成与之匹配的创意图像，满足特定品牌风格或活动主题的需求，例如生成具有节日氛围的产品宣传图。
6. 教育与学习：为教育材料生成生动的图像，帮助学生更好地理解和记忆复杂的概念，如历史场景再现、地理景观展示或抽象概念的可视化。

ImageRAG项目入口

• 项目主页：https://rotem-shalev.github.io/ImageRAG
• Github代码库：https://github.com/rotem-shalev/ImageRAG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.09411