ViPer：能够根据用户的个性化偏好生成图像

ViPer简介

ViPer是一种前沿的图像个性化生成模型，由瑞士联邦理工学院（EPFL）的开发团队所创造。这项技术通过捕捉用户对一系列图像的评论和偏好，利用大型语言模型来推断用户的视觉偏好，并将这些偏好编码后用于指导生成模型，如Stable Diffusion，以产生符合用户个性化视觉口味的图像。ViPer的创新之处在于它无需对生成模型进行额外的微调，就能实现个性化图像的生成，大大提升了用户体验的定制化程度。

ViPer主要功能

1. 个性化图像生成：ViPer能够根据用户的个性化偏好生成图像，满足不同用户对于图像风格和特征的特定需求。
2. 一次性偏好捕捉：通过用户对一组图像的评论，一次性捕捉用户的普遍偏好，无需重复输入指令或进行多次调整。
3. 无需工程化提示：用户不需要进行复杂的提示工程化，即可获得符合个人偏好的图像结果。
4. 与现有生成模型兼容：ViPer能够与现有的文本到图像的生成模型（如Stable Diffusion）配合使用，无需额外的微调。
5. 用户研究和评估：通过用户研究和大型语言模型指导的评估，验证生成图像与用户偏好的一致性。

ViPer技术原理

1. 用户偏好学习：通过分析用户对图像的自由形式评论，学习用户的偏好。
2. 语言模型应用：使用大型语言模型来处理用户的评论，并从中提取出结构化的偏好特征。
3. 视觉属性识别：从用户的评论中识别出视觉属性，如色彩、风格、纹理等，并将其转化为模型可以理解的格式。
4. 生成模型条件化：将用户的视觉偏好作为条件，输入到生成模型中，引导模型产生特定风格的图像。
5. 编码和嵌入：将用户的偏好编码为向量，并与输入提示结合，通过特定的算法调整生成过程。
6. 分类器自由引导：使用分类器自由引导方法调整生成过程中的噪声预测，进一步提高图像的个性化程度。
7. 代理评估指标：开发代理指标来评估个性化图像与用户偏好的一致性，减少对人工评估的依赖。

ViPer应用场景

1. 社交媒体个性化：用户在社交平台上根据个人喜好生成头像或封面图片。
2. 艺术创作辅助：艺术家使用ViPer探索视觉风格或生成创作草图。
3. 广告和营销：定制广告图像以匹配目标受众的特定视觉偏好。
4. 游戏和应用开发：为游戏或应用程序生成符合用户偏好的角色或场景图像。
5. 个性化礼品：生成个性化的礼品包装或设计，如T恤图案、杯子印花等。
6. 室内设计可视化：用户根据自己的风格偏好生成室内装饰或布局的视觉效果。

ViPer项目入口

• 官方项目主页：https://viper.epfl.ch/
• GitHub源码库：https://github.com/EPFL-VILAB/ViPer
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2407.17365
• Hugging Face Demo：https://huggingface.co/spaces/EPFL-VILAB/ViPer