LDGen：理想汽车推出多语言文本到图像合成技术

LDGen简介

LDGen是由理想汽车推出的一种文本到图像合成技术，旨在通过将大型语言模型（LLMs）与现有的文本到图像扩散模型相结合，提升多语言图像生成能力，同时显著降低计算需求。该方法通过独特的语言表示策略（LRS）和跨模态细化器，优化了LLM的语义理解能力，并实现了与图像特征的高效对齐。LDGen不仅支持零样本多语言生成，还能在保持高质量图像输出的同时，显著提升文本与图像的语义一致性。开发团队通过巧妙的设计和优化，使LDGen在多语言和多场景的图像生成任务中表现出色，为文本到图像合成领域带来了新的突破。

LDGen主要功能

1. 多语言文本到图像生成：LDGen能够根据多语言文本提示生成高质量图像，支持零样本（zero-shot）多语言生成，无需针对每种语言进行单独训练。
2. 高效的语义对齐：通过优化的语言表示策略和跨模态交互模块，LDGen能够显著提升文本描述与生成图像之间的语义一致性。
3. 减少计算需求：LDGen在将大型语言模型（LLMs）融入现有扩散模型时，大幅降低了训练时间和计算资源消耗，使其更适合资源受限的场景。
4. 高质量图像输出：LDGen生成的图像在视觉效果和美学质量上表现出色，能够准确捕捉文本描述中的细节和风格要求。

LDGen技术原理

1. 语言表示策略（Language Representation Strategy, LRS）
   • 使用分层标题优化和人类指令技术，为每张图像生成多个不同长度的描述，从简单到详细，以全面捕捉图像内容。
   • 通过优化人类指令，确保LLM输出与原始标题保持高CLIP分数，避免生成不存在的信息，从而增强文本与图像的语义对齐。
2. LLM对齐模块（LLM Alignment）
   • 通过小系数调整LLM输出的数值范围，使其与T5编码器的输出范围匹配。
   • 设计三层编码器-解码器Transformer适配器，结合余弦相似度损失和均方误差损失，对齐LLM与T5的特征空间，减少训练时间。
3. 跨模态细化器（Cross-Modal Refiner）
   • 通过自注意力机制、交叉注意力机制和前馈神经网络优化LLM特征表示。
   • 交叉注意力层以LLM特征为查询，图像特征为键和值，促进文本与图像特征的深度交互，增强模型对跨模态内容的理解。
4. 高效的训练策略
   • 分阶段训练：先对齐LLM特征，再进行模型适应性和微调，最后在不同分辨率下优化。
   • 使用少量训练数据实现快速对齐，整体训练时间大幅减少，相比传统方法显著提升了效率。

LDGen应用场景

1. 创意设计与艺术创作：LDGen可以根据艺术家或设计师的文本描述快速生成创意图像，帮助激发灵感，加速创作过程。
2. 广告与营销：用于生成符合广告主题和风格的视觉内容，如产品海报、宣传图等，满足不同语言和文化背景下的营销需求。
3. 游戏开发：快速生成游戏中的角色、场景和道具图像，辅助游戏设计师进行概念设计和素材开发，提升开发效率。
4. 教育与培训：为教育内容生成直观的图像，帮助学生更好地理解复杂概念，例如历史场景、科学现象等。
5. 虚拟现实与增强现实：根据用户输入生成虚拟环境中的元素，如虚拟场景、虚拟角色等，增强用户体验。
6. 内容创作与媒体制作：为电影、电视剧、动画等生成概念图或背景素材，辅助编剧和导演进行视觉化构思。

LDGen项目入口

• 项目主页：https://zrealli.github.io/LDGen
• Github代码库：https://github.com/zrealli/LDGen
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.18302