基於注意力損失反向傳播的 T2I 擴散模型佈局控制和語義引導

核心概念

本文提出了一種基於注意力損失反向傳播的無需訓練方法，通過巧妙地控制交叉注意力圖，實現了對 T2I 擴散模型的佈局控制和語義引導，解決了圖像生成中對象屬性不匹配和佈局控制不足的問題。

摘要

基於注意力損失反向傳播的 T2I 擴散模型佈局控制和語義引導

論文概述

本研究論文探討了基於擴散模型的可控圖像生成技術，特別關注解決電子商務領域中圖像生成過程中出現的屬性錯位和缺乏佈局控制等問題。

研究背景

可控圖像生成旨在創造既有創意又符合邏輯，同時滿足特定條件的圖像。在後 AIGC 時代，可控生成依賴於擴散模型，並通過維持特定組件或引入推理干擾來實現。然而，現有方法在處理對象屬性匹配和佈局控制方面存在不足。

研究方法

本文提出了一種基於注意力損失反向傳播的無需訓練方法，通過巧妙地控制交叉注意力圖來解決上述問題。該方法利用外部條件（如可合理映射到注意力圖上的提示），在無需任何訓練或微調的情況下控制圖像生成。

語義引導

針對屬性錯位問題，研究人員提出了語義引導方法。該方法利用交叉注意力圖信息調整去噪過程中的中間潛變量，強化文本提示與激活圖中激活值之間的映射關係，引導模型生成文本提示中描述的所有主體。

佈局控制

為了解決佈局控制問題，研究人員明確引入了佈局信息，從額外的受控分佈中採樣，在生成過程中引導佈局。用戶指定的佈局對應於選定的文本標記，允許通過交叉注意力調整生成圖像的空間佈局。

研究結果

實驗結果表明，該方法有效解決了屬性錯位和佈局優化問題，提升了可控圖像生成的性能。

研究結論

本文提出了一種基於注意力損失反向傳播的無需訓練方法，通過對交叉注意力圖施加損失約束，實現了可控圖像生成。該方法為解決可控生成中的提示遵循和佈局遵循問題提供了有效方案，具有重要的實際應用價值。

統計資料

根據最終實驗觀察結果，確定 T𝑒𝑛𝑑=25，此時生成圖像中對象的空間位置不會改變，產生了良好的效果。
SD 默认设置中 T = 50。

引述

"To address issue 1, we propose semantic guidance, which leverages cross-attention map information to adjust the intermediate latent during the denoising process, enabling a stronger mapping between the text prompt and the activation values in the activation map, thereby guiding the model to generate all subjects described in the text prompt."
"To tackle issue 2, we explicitly introduce layout information, sampling from an additional controlled distribution to guide the layout during the generation process. The user-specified layout corresponds to the selected text tokens, allowing spatial layout adjustments of the generated images through cross-attention."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Layout Control and Semantic Guidance with Attention Loss Backward for T2I Diffusion Model

by Guandong Li 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06692.pdf

深入探究

如何將這種基於注意力損失反向傳播的方法應用於其他可控圖像生成任務，例如圖像編輯和圖像修復？

基於注意力損失反向傳播的方法可以有效地應用於其他可控圖像生成任務，例如圖像編輯和圖像修復。其核心思想是利用注意力圖作為橋樑，將外部控制信號（如語義引導或佈局約束）轉化為對生成過程的指導。
1. 圖像編輯:

語義引導的編輯: 可以通過修改與特定語義概念相對應的注意力圖區域來實現對圖像內容的精細控制。例如，通過增強與“頭髮”相關的注意力權重，可以改變圖像中人物的髮型。
局部區域編輯: 可以通過在注意力圖上定義感興趣區域（ROI）並僅對該區域應用損失反向傳播來實現對圖像特定區域的編輯。例如，可以通過僅修改人臉區域的注意力圖來改變圖像中人物的表情。
2. 圖像修復:

缺失區域填充: 可以將待修復區域視為需要生成的內容，並利用注意力機制引導生成過程。通過在注意力圖上標記缺失區域，可以引導模型關注周圍的上下文信息，從而生成更自然、更合理的修復結果。
結構性修復: 對於具有明顯結構信息的圖像（如建築物、人臉等），可以利用注意力機制學習和保持圖像的結構特徵。通過在注意力圖上施加結構性約束，可以引導模型生成符合預期結構的修復結果。
總之，基於注意力損失反向傳播的方法為可控圖像生成提供了靈活且有效的解決方案。通過將其與其他技術相結合，例如圖像分割、目標檢測等，可以進一步擴展其應用範圍，實現更精細、更智能的圖像編輯和修復。

如果注意力圖與最終生成的圖像之間的一致性較弱，該方法是否仍然有效？

如果注意力圖與最終生成的圖像之間的一致性較弱，那麼基於注意力損失反向傳播的方法的有效性會受到影響。因為該方法 relies on the assumption that manipulating the attention map will directly translate to changes in the generated image.
當一致性較弱時，可能會出現以下問題：

控制不精確: 對注意力圖的修改可能無法準確地反映在最終生成的圖像上，導致控制效果不佳。
產生 artifacts: 由於注意力圖和生成結果之間的聯繫不緊密，強制修改注意力圖可能導致生成圖像出現不自然的 artifacts 或扭曲。
以下是一些可能的解決方案：

提升模型的注意力機制: 可以嘗試使用更先進的注意力機制，例如層次化注意力、自適應注意力等，以提高注意力圖和生成結果之間的一致性。
結合其他控制方法: 可以將注意力損失反向傳播與其他可控圖像生成方法相結合，例如特徵空間控制、生成对抗网络 (GANs) 等，以彌補單一方法的不足。
弱監督學習: 如果難以獲得完全一致的注意力圖和生成結果，可以考慮使用弱監督學習方法，利用部分標注數據或其他形式的弱監督信息來訓練模型。
總之，當注意力圖和生成結果之間的一致性較弱時，需要針對具體問題和數據集的特点，采取相应的措施来提升方法的有效性。

如何將這種基於擴散模型的可控圖像生成技術與其他人工智能技術（如強化學習）相結合，以實現更高級的圖像生成和控制？

將基於擴散模型的可控圖像生成技術與其他人工智能技術相結合，例如強化學習，可以實現更高級的圖像生成和控制，例如自動化圖像編輯、交互式圖像生成等。
以下是一些可能的結合方式：
1. 強化學習作為優化器:

目標: 利用強化學習代理學習如何有效地修改注意力圖或其他控制參數，以最大化生成圖像的質量或滿足特定目標。
狀態: 可以將當前生成的圖像或其特徵表示作為強化學習代理的狀態。
動作: 代理的動作可以是對注意力圖的修改、對文本提示的調整，或對其他控制參數的調整。
獎勵: 可以根據生成圖像的質量、與目標的一致性等因素設計獎勵函數。
2. 交互式圖像生成:

目標: 利用強化學習代理學習如何根據用戶的反饋動態調整生成過程，以生成符合用戶需求的圖像。
狀態: 可以將當前生成的圖像、用戶反饋（例如點擊、評分等）以及歷史交互信息作為代理的狀態。
動作: 代理的動作可以是對生成模型的參數調整、對注意力圖的修改，或對生成過程的干預。
獎勵: 可以根據用戶滿意度、生成圖像的質量等因素設計獎勵函數。
3. 自動化圖像編輯:

目標: 利用強化學習代理學習如何根據指定的編輯目標自動修改圖像。
狀態: 可以將當前圖像、編輯目標以及歷史編輯操作作為代理的狀態。
動作: 代理的動作可以是對圖像的特定區域進行修改、調整圖像的風格，或添加/刪除圖像中的物體。
獎勵: 可以根據編輯結果與目標的一致性、圖像的質量等因素設計獎勵函數。
總之，將基於擴散模型的可控圖像生成技術與強化學習等人工智能技術相結合，可以充分利用不同技術的優勢，實現更自動化、更智能、更符合用戶需求的圖像生成和控制。