DynamicControl – 騰訊優圖聯合南洋理工等機構推出的動態條件控制圖像生成新框架

DynamicControl是什么

DynamicControl是騰訊優圖與南洋理工大學、浙江大學等研究機構聯合開發的一種新型文本生成圖像（T2I）框架，集成了多模態大語言模型（MLLM）的推理能力。該系統通過靈活選擇不同的條件，實現了動態的多控制對齊，顯著提升了圖像生成的可控性，同時保證了圖像的質量和與文本的對齊度。DynamicControl支持多種控制信號的靈活組合，能夠根據條件的重要性和內部關系自適應選擇合適的條件數量和類型，從而優化生成的圖像與源圖像之間的相似性。

DynamicControl的主要功能

• 動態條件組合：DynamicControl允許不同控制信號的靈活組合，支持自適應選擇條件的數量和類型，從而實現更可靠和細致的圖像合成。
• 條件評估器：通過集成多模態大型語言模型（MLLM），構建高效的條件評估器，依據雙循環控制器的評分優化條件的排序。
• 增強可控性：實驗結果表明，DynamicControl顯著增強了生成圖像的可控性，而不會影響圖像質量或與文本的對齊效果。
• 解決多條件問題：該框架克服了現有方法在處理多條件時效率低下或依賴固定條件數量的局限性，提供了一種全面管理多種條件的方法。

DynamicControl的技術原理

• 雙循環控制器（Double-Cycle Controller）：DynamicControl通過雙循環控制器為所有輸入條件生成初步的真實分數排序。控制器利用預訓練的條件生成模型和判別模型，為每個圖像條件和文本提示生成圖像，提取相應的圖像條件，并評估提取條件與輸入條件之間的相似性，以及與源圖像的像素級匹配，進而得出組合分數排名。
• 多模態大語言模型（MLLM）：DynamicControl整合了多模態大型語言模型（如LLaVA）以構建高效的條件評估器，該評估器將多種條件及提示指令作為輸入，使用雙循環控制器的評分優化條件的最佳排序。
• 多控制適配器（Multi-Control Adapter）：該框架提出了一種創新且高效的多控制適配器，能夠自適應選擇不同條件，實現動態的多控制對齊。適配器從動態視覺條件中學習特征圖，并將其集成以調制ControlNet，從而增強對生成圖像的控制能力。
• 動態條件選擇：DynamicControl支持動態組合不同的控制信號，能夠自適應選擇不同數量和類型的條件，以確保訓練過程能夠針對各種數據輸入的獨特需求進行量身定制，提升模型的有效性和效率。
• 自適應機制：DynamicControl的自適應機制使得動態和多樣化的控制條件在數量和類型上無沖突，訓練過程中的使用依據每個數據集的具體特征而定。

DynamicControl的項目地址

• 項目官網：https://hithqd.github.io/projects/Dynamiccontrol
• Github倉庫：https://github.com/hithqd/DynamicControl
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2412.03255

DynamicControl的應用場景

• 藝術創作：DynamicControl可以在藝術創作中發揮作用，幫助藝術家根據特定的視覺要求生成圖像，例如創作具有特定風格或元素的藝術作品。
• 游戲設計：在游戲設計領域，DynamicControl能夠快速生成游戲背景、角色或道具的概念圖，從而提高設計效率。
• 廣告制作：在廣告行業，DynamicControl可以根據廣告文案和視覺需求生成引人注目的廣告圖像，助力品牌傳播。
• 個性化內容生成：隨著AI繪畫和寫作工具的普及，DynamicControl能夠滿足用戶對個性化和定制內容的需求，提供更符合個人偏好的視覺作品。

常見問題

• DynamicControl如何提升圖像生成的可控性？：通過動態選擇和組合不同的控制條件，DynamicControl能夠根據具體需求生成更加精準的圖像，避免了傳統方法中對條件的固定依賴。
• 該框架適用于哪些領域？：DynamicControl廣泛適用于藝術創作、游戲設計、廣告制作以及個性化內容生成等多個領域，能夠滿足不同用戶的需求。
• 如何訪問DynamicControl的技術文檔？：用戶可以通過訪問項目官網或GitHub倉庫獲取詳細的技術文檔和使用指南。