ACE：全能图像生成与编辑模型赋能创意无限可能

ACE（All-round Creator and Editor）是阿里巴巴集团Tongyi Lab推出的一款全能图像生成和编辑模型，基于先进的扩散变换器技术。通过长上下文条件单元（LCU）和统一的条件格式，ACE能够理解和执行自然语言指令，完成多种视觉生成任务。

ACE是什么

ACE（All-round Creator and Editor）是阿里巴巴集团Tongyi Lab开发的图像生成与编辑的全能模型，利用扩散变换器技术实现高效的视觉内容创作。其采用了长上下文条件单元（LCU）与统一的条件格式，能够理解用户的自然语言指令，并执行多种复杂的视觉生成任务。ACE支持多模态输入，使其在图像生成、编辑以及多轮交互等方面表现出色，从而提高了视觉内容创作的效率和灵活性。

ACE的主要功能

• 多模态视觉生成：根据用户提供的文本指令生成各类图像，支持风格转换、对象添加或删除等多种视觉生成任务。
• 图像编辑：对现有图像进行编辑，包括语义编辑、元素编辑（如文本和对象的增减）以及重绘功能（inpainting）。
• 长上下文处理：通过长上下文条件单元（LCU），ACE能够理解并执行多轮对话中的图像编辑任务，确保对话历史的连贯性。
• 高效数据处理：采用先进的数据收集方法，通过合成或聚类流水线获取成对图像，并利用微调的大型多模态语言模型生成准确的文本指令。
• 单模型多任务处理：简化视觉代理的流程，通过单一模型后端快速响应任何图像创建请求，从而提升整体效率。

ACE的技术原理

• 长上下文条件单元（LCU）：LCU作为一种统一的条件格式，将历史信息与当前文本指令结合，增强对用户请求的理解，从而生成更符合期望的图像。
• 基于Transformer的扩散模型：构建以Transformer为基础的扩散模型，利用LCU作为输入，联合训练各种生成与编辑任务，从而提升模型的多任务处理能力。
• 条件标记化（Condition Tokenizing）：将文本指令与视觉信息（如图像和掩码）分别编码为序列，并进行合并处理，确保多模态信息的有效对齐。
• 图像指示嵌入（Image Indicator Embedding）：通过预定义的文本标记指示图像顺序，确保文本指令中提到的图像顺序与条件单元中的图像序列一致。
• 长上下文注意力块（Long-context Attention Block）：该模块基于时间步嵌入（T-Emb）和3D旋转位置编码（RoPE），区分不同的空间和帧级图像嵌入，确保在自注意力和交叉注意力层中，文本与图像嵌入可以逐帧对齐。

ACE的项目地址

• 项目官网：ali-vilab.github.io/ace-page
• GitHub仓库：https://github.com/ali-vilab/ACE/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.00086

ACE的应用场景

• 艺术创作与设计：为艺术家和设计师提供生成或编辑图像的工具，帮助实现创意构想，提升创作效率。
• 媒体与娱乐：在电影制作中生成关键帧或辅助视觉效果，助力游戏开发中的快速原型设计和游戏资产生成。
• 广告与营销：为营销人员快速生成引人注目的广告图像及相关营销材料。
• 教育与培训：教育工作者可以利用ACE制作定制教材和视觉辅助工具，增强学生学习体验。
• 电子商务：电商平台能够生成产品图像，或根据客户需求提供个性化的产品展示。

常见问题

• ACE可以用于哪些类型的图像生成任务？ ACE支持多种图像生成任务，包括风格转换、对象添加和删除，以及对现有图像的语义和元素编辑。
• ACE如何理解用户的自然语言指令？ ACE利用长上下文条件单元（LCU）来处理和理解用户的自然语言指令，从而生成符合期望的图像。
• ACE的多模态输入功能是怎样的？ ACE支持将文本指令与图像信息结合处理，使其能够同时理解和生成多种形式的视觉内容。
• ACE适合哪些行业使用？ ACE可广泛应用于艺术创作、媒体娱乐、广告营销、教育培训及电子商务等多个领域。