原標(biāo)題：單提示生成「主體一致」圖像，且無需訓(xùn)練！已斬獲ICLR 2025 Spotlight
文章來源：新智元
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5466字

AI繪畫新突破：單提示單故事法實現(xiàn)人物形象一致

現(xiàn)今的AI繪畫技術(shù)已能根據(jù)文字描述生成高質(zhì)量圖像，但要創(chuàng)作人物形象在不同場景下保持一致的故事，卻面臨挑戰(zhàn)。通常解決方法需要海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練或復(fù)雜模型修改，限制了應(yīng)用范圍。南開大學(xué)、中科院等機(jī)構(gòu)的研究人員提出了一種無需額外訓(xùn)練的創(chuàng)新方法——“單提示單故事”（1Prompt1Story），有效解決了這一難題。

1. 1Prompt1Story的核心思想

1Prompt1Story的核心思想是將所有場景描述整合到一個超長提示中，直接輸入AI繪畫模型。這利用了語言模型的上下文理解能力，讓模型一開始就記住人物特征，保證初步一致性。 為了進(jìn)一步優(yōu)化，研究人員引入了兩項關(guān)鍵技術(shù)：奇異值重加權(quán)（SVR）和身份保持交叉注意力（IPCA）。

2. 關(guān)鍵技術(shù)詳解

2.1 奇異值重加權(quán) (SVR)：SVR通過奇異值分解分析詞向量重要性，增強(qiáng)當(dāng)前場景描述的語義信息，同時弱化其他場景的干擾，確保模型關(guān)注焦點(diǎn)清晰。

2.2 身份保持交叉注意力 (IPCA)：IPCA在圖像生成過程中，強(qiáng)化人物身份描述的特征，弱化場景描述對人物身份的影響，從而確保每一幀圖像都保持人物身份的一致性。

3. 與現(xiàn)有方法的比較

現(xiàn)有方法主要分為需要訓(xùn)練和無需訓(xùn)練兩類。需要訓(xùn)練的方法耗時耗力，容易出現(xiàn)語言漂移；無需訓(xùn)練的方法則可能資源消耗大或設(shè)計復(fù)雜，且忽略了長提示的內(nèi)在特性，容易出現(xiàn)背景混淆等問題。1Prompt1Story方法則有效避免了這些缺點(diǎn)。

4. 實驗結(jié)果

實驗結(jié)果表明，1Prompt1Story在人物身份保持、圖像內(nèi)容準(zhǔn)確性以及圖像多樣性方面均優(yōu)于現(xiàn)有方法。定量分析顯示，其文本與圖像對齊程度接近原始模型，身份一致性也僅次于IP-Adapter，但后者犧牲了圖像多樣性。1Prompt1Story在文本-圖像對齊和身份一致性之間取得了良好的平衡。

5. 總結(jié)

1Prompt1Story通過提示整合 (PCon)、奇異值重加權(quán) (SVR) 和身份保持交叉注意力 (IPCA) 三個步驟，實現(xiàn)了高效的人物身份一致性圖像生成。該方法無需額外訓(xùn)練，且在實驗中展現(xiàn)出優(yōu)異的性能，為AI繪畫技術(shù)的發(fā)展提供了新的方向。

6. 未來展望

該研究成果展示了利用語言模型內(nèi)在能力進(jìn)行圖像生成的潛力，未來可以探索將其應(yīng)用于更復(fù)雜的場景，例如多主體故事生成和更長故事的生成，以及與不同基礎(chǔ)模型的結(jié)合，進(jìn)一步提升AI繪畫的表達(dá)能力和創(chuàng)作效率。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對人類社會與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國新智能時代。