DiffusionGPT: Революция в генерации изображений из текста с помощью выбора модели на основе LLM

DiffusionGPT — это инновационная система генерации изображений из текста, которая решает ограничения современных стабильных диффузионных моделей. Она использует большие языковые модели (LLM) для создания единой структуры, способной обрабатывать разнообразные входные запросы и интегрировать модели от экспертов в области. Эта система направлена на преодоление таких проблем, как ограничения моделей в определенных областях и ограничения типов запросов, предлагая универсальное решение для генерации качественных изображений.

DiffusionGPT состоит из нескольких ключевых компонентов: 1. Большая языковая модель (LLM): действует как основной контроллер, направляющий весь рабочий процесс. 2. Агент разбора запросов: анализирует и извлекает важную информацию из входных запросов. 3. Структура Дерево Мыслей (ToT): организует различные генеративные модели на основе предшествующих знаний. 4. Агент выбора модели: использует человеческую обратную связь и базы данных преимуществ для выбора наиболее подходящей модели. 5. Агент расширения запроса: улучшает входные запросы для повышения качества генерации. 6. Генеративные модели от экспертов в области: разнообразный набор моделей, полученных из сообществ с открытым исходным кодом.

Рабочий процесс DiffusionGPT состоит из четырех основных этапов: 1. Разбор запроса: LLM анализирует входной запрос и извлекает основное содержание. 2. Построение и поиск модели Дерево Мыслей: строит и ищет дерево моделей для выявления кандидатных моделей. 3. Выбор модели с учетом человеческой обратной связи: выбирает наиболее подходящую модель, используя базы данных преимуществ и предпочтения людей. 4. Выполнение генерации: использует выбранную модель для генерации качественных изображений, включая расширение запроса для улучшения результатов.

DiffusionGPT предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами генерации изображений из текста: 1. Универсальность: обрабатывает разнообразные типы запросов, включая запросы на основе инструкций, вдохновения и гипотез. 2. Улучшенная семантическая согласованность: генерирует изображения, которые лучше передают общую семантическую информацию входных запросов. 3. Повышенное качество: производит более детализированные и точные изображения, особенно для объектов, связанных с человеком. 4. Гибкость: легко интегрирует новые модели и адаптируется к различным областям. 5. Соответствие человеческим ожиданиям: включает человеческую обратную связь для улучшения выбора модели и качества вывода.

Эксперименты демонстрируют эффективность DiffusionGPT: 1. Качественные результаты: визуальные сравнения показывают улучшенную семантическую согласованность и эстетику изображений по сравнению с базовыми моделями, такими как SD1.5 и SDXL. 2. Количественные результаты: DiffusionGPT превосходит базовые модели по показателям награды за изображение и эстетическим оценкам. 3. Исследование пользователей: человеческие оценщики последовательно предпочитают изображения, сгенерированные DiffusionGPT, по сравнению с базовыми моделями. 4. Исследования абляции: демонстрируют эффективность структуры Дерево Мыслей, человеческой обратной связи и компонентов расширения запроса.

Хотя DiffusionGPT демонстрирует многообещающие результаты, есть области для будущего улучшения: 1. Оптимизация на основе обратной связи: интеграция обратной связи непосредственно в процесс оптимизации LLM. 2. Расширение кандидатов моделей: обогащение пространства генерации моделей более разнообразными моделями. 3. Применение за пределами задач генерации изображений из текста: применение структуры DiffusionGPT к другим задачам, таким как управляемая генерация, миграция стиля и редактирование атрибутов. Ограничения включают необходимость в большой библиотеке моделей и потенциальные предвзятости в человеческой обратной связи. Текущие исследования направлены на решение этих проблем и дальнейшее улучшение производительности и универсальности системы.