DynamicControl

DynamicControl – 腾讯优图联合南洋理工等机构推出的动态条件控制图像生成新框架

DynamicControl是什么

DynamicControl是腾讯优图与南洋理工大学、浙江大学等研究机构联合开发的一种新型文本生成图像（T2I）框架，集成了多模态大语言模型（MLLM）的推理能力。该系统通过灵活选择不同的条件，实现了动态的多控制对齐，显著提升了图像生成的可控性，同时保证了图像的质量和与文本的对齐度。DynamicControl支持多种控制信号的灵活组合，能够根据条件的重要性和内部关系自适应选择合适的条件数量和类型，从而优化生成的图像与源图像之间的相似性。

DynamicControl的主要功能

• 动态条件组合：DynamicControl允许不同控制信号的灵活组合，支持自适应选择条件的数量和类型，从而实现更可靠和细致的图像合成。
• 条件评估器：通过集成多模态大型语言模型（MLLM），构建高效的条件评估器，依据双循环控制器的评分优化条件的排序。
• 增强可控性：实验结果表明，DynamicControl显著增强了生成图像的可控性，而不会影响图像质量或与文本的对齐效果。
• 解决多条件问题：该框架克服了现有方法在处理多条件时效率低下或依赖固定条件数量的局限性，提供了一种全面管理多种条件的方法。

DynamicControl的技术原理

• 双循环控制器（Double-Cycle Controller）：DynamicControl通过双循环控制器为所有输入条件生成初步的真实分数排序。控制器利用预训练的条件生成模型和判别模型，为每个图像条件和文本提示生成图像，提取相应的图像条件，并评估提取条件与输入条件之间的相似性，以及与源图像的像素级匹配，进而得出组合分数排名。
• 多模态大语言模型（MLLM）：DynamicControl整合了多模态大型语言模型（如LLaVA）以构建高效的条件评估器，该评估器将多种条件及提示指令作为输入，使用双循环控制器的评分优化条件的最佳排序。
• 多控制适配器（Multi-Control Adapter）：该框架提出了一种创新且高效的多控制适配器，能够自适应选择不同条件，实现动态的多控制对齐。适配器从动态视觉条件中学习特征图，并将其集成以调制ControlNet，从而增强对生成图像的控制能力。
• 动态条件选择：DynamicControl支持动态组合不同的控制信号，能够自适应选择不同数量和类型的条件，以确保训练过程能够针对各种数据输入的独特需求进行量身定制，提升模型的有效性和效率。
• 自适应机制：DynamicControl的自适应机制使得动态和多样化的控制条件在数量和类型上无冲突，训练过程中的使用依据每个数据集的具体特征而定。

DynamicControl的项目地址

• 项目官网：https://hithqd.github.io/projects/Dynamiccontrol
• Github仓库：https://github.com/hithqd/DynamicControl
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.03255

DynamicControl的应用场景

• 艺术创作：DynamicControl可以在艺术创作中发挥作用，帮助艺术家根据特定的视觉要求生成图像，例如创作具有特定风格或元素的艺术作品。
• 游戏设计：在游戏设计领域，DynamicControl能够快速生成游戏背景、角色或道具的概念图，从而提高设计效率。
• 广告制作：在广告行业，DynamicControl可以根据广告文案和视觉需求生成引人注目的广告图像，助力品牌传播。
• 个性化内容生成：随着AI绘画和写作工具的普及，DynamicControl能够满足用户对个性化和定制内容的需求，提供更符合个人偏好的视觉作品。

常见问题

• DynamicControl如何提升图像生成的可控性？：通过动态选择和组合不同的控制条件，DynamicControl能够根据具体需求生成更加精准的图像，避免了传统方法中对条件的固定依赖。
• 该框架适用于哪些领域？：DynamicControl广泛适用于艺术创作、游戏设计、广告制作以及个性化内容生成等多个领域，能够满足不同用户的需求。
• 如何访问DynamicControl的技术文档？：用户可以通过访问项目官网或GitHub仓库获取详细的技术文档和使用指南。