HiCo

HiCo是360 AI研究院开发的一款基于扩散模型的层次化可控布局到图像生成模型，旨在实现对图像中对象位置和文本描述的精准控制。其设计采用多分支结构，具备空间解耦能力，有效应对复杂的布局场景，减少对象缺失和视角冲突等问题。HiCo在自然场景的多目标可控布局生成方面表现卓越，支持高分辨率图像生成，并与快速生成插件（如LoRA、LCM）兼容。

HiCo是什么

HiCo是360 AI研究院推出的一款基于扩散模型的层次化可控布局到图像生成模型。通过多分支结构设计，HiCo能够精准控制图像中对象的位置以及文本描述，实现对复杂布局的有效处理。该模型在多目标可控布局生成中表现优异，引入了HiCo-7K基准测试集以评估其性能。HiCo还展示了与快速生成插件的兼容性，能够生成高分辨率图像，并在处理多概念组合布局时提供更大的改进空间。

HiCo的主要功能

• 层次化布局控制：HiCo通过层次化结构建模布局，实现对背景、前景及其空间关系的细致控制。
• 对象级可控生成：模型根据对象的文本描述与空间位置条件独立生成每个对象，保证生成图像的准确性与一致性。
• 多分支结构融合：利用多分支网络独立处理不同区域，通过融合模块（Fuse Net）合并特征，生成复杂布局的图像。
• 快速生成插件兼容：HiCo与快速生成插件（如LoRA、LCM）兼容，加速图像生成过程，同时保持高质量输出。
• HiCo-7K基准测试：引入HiCo-7K基准测试集，以评估模型在多目标可控布局生成方面的表现。
• 灵活扩展性：支持集成不同插件或调整参数，以适应个性化生成或多语言控制等多样化生成任务。

HiCo的技术原理

• 层次化建模：HiCo采用层次化结构对输入的布局信息进行建模，以捕捉从粗略到细致的空间布局细节。
• 对象可分离的条件分支：每个分支独立处理特定区域的内容，并根据对象的文本描述和空间位置生成图像。
• 扩散模型：基于扩散模型，通过迭代去噪过程从噪声数据中恢复出清晰图像，并用条件引导生成过程。
• 融合模块（Fuse Net）：采用掩码技术分离不同前景与背景区域的内容，在合并过程中保持各自的独立性。
• 低秩适应（LoRA）：兼容LoRA技术，能够快速适应新任务或风格，而无需从头训练整个模型。
• 快速推断能力：设计有快速推断机制，如HiCo-LCM（Lightning）和HiCo-Lightning，利用并行处理和优化的网络结构加速图像生成。

HiCo的项目地址

• 项目官网：360cvgroup.github.io/HiCo_T2I
• GitHub仓库：https://github.com/360CVGroup/HiCo_T2I（即将开源）
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.14324

HiCo的应用场景

• 图像编辑与合成：在图像编辑中，根据文本描述和位置信息精确地添加、修改或移除图像中的对象，适用于需要精细控制视觉布局的场景。
• 游戏与娱乐：在游戏设计或电影特效制作中，生成复杂的场景布局，包括角色、道具和背景元素，从而提升创作效率和视觉效果。
• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：在VR与AR应用中，生成符合特定布局要求的虚拟环境，以为用户提供更沉浸的体验。
• 广告设计：根据广告创意和布局要求快速生成吸引人的广告图像，提高广告设计的效率和质量。
• 数据增强：在机器学习与计算机视觉任务中，生成特定布局或场景的数据集，以增强模型的泛化能力。

常见问题

• HiCo支持哪些类型的输入？ HiCo能够处理文本描述和空间位置条件，以生成对应的图像布局。
• 如何评估HiCo的性能？ HiCo引入了HiCo-7K基准测试集，以评估其在多目标可控布局生成方面的表现。
• HiCo是否支持扩展？ 是的，HiCo支持集成不同插件和调整参数，以适应多样化的生成任务。
• 生成的图像质量如何？ HiCo能够生成高分辨率图像，并在与快速生成插件兼容的情况下保持高质量输出。