RAG-Diffusion：精确布局的文本到图像生成方法

RAG-Diffusion：精确布局的文本到图像生成方法

RAG-Diffusion Region-Aware Text-to-Image Generation via Hard Binding and Soft Refinement 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAG-Diffusion

项目介绍

RAG-Diffusion（Region-Aware Text-to-Image Generation via Hard Binding and Soft Refinement）是一个基于文本提示的图像生成方法，它通过区域描述进行精确的布局组合。该方法利用区域提示或组合生成技术，实现了对图像空间位置的细致控制，具有在实际应用中的极高实用性。

项目技术分析

RAG-Diffusion的核心技术包括两个子任务：区域硬绑定（Regional Hard Binding）和区域软细化（Regional Soft Refinement）。区域硬绑定确保区域提示得以正确执行，而区域软细化则消除视觉边界，增强相邻区域的互动。此外，RAG-Diffusion创新性地实现了重绘功能，用户可以修改最后一次生成中不满意的特定区域，同时保持其他区域不变，而无需依赖额外的修复模型。

该方法无需微调，可作为对提示遵循性的增强，适用于其他框架。通过定性和定量的实验，RAG-Diffusion在属性绑定和对象关系方面表现优于其他无需微调的方法。

项目技术应用场景

RAG-Diffusion的应用场景广泛，适用于任何需要精确控制图像布局和内容的场合。例如，在广告设计、游戏资产创建、虚拟现实场景构建以及个性化图像生成等领域，RAG-Diffusion能够提供更加灵活和精确的图像布局控制。

项目特点

1. 区域意识生成：RAG-Diffusion通过区域描述实现精确的布局组合，用户可以针对不同区域给出详细描述，生成更加符合预期的图像。

2. 无需额外训练模块：与一些需要额外训练模块的方法不同，RAG-Diffusion可以在不修改模型结构的情况下使用，提高了其适用性。

3. 灵活的重绘功能：用户可以在生成图像后对特定区域进行修改，而不影响其他区域，这种灵活的重绘功能在现有方法中较为罕见。

4. 高性能表现：实验表明，RAG-Diffusion在属性绑定和对象关系方面表现优于其他方法，提供了更高质量的生成图像。

以下是一个基于RAG-Diffusion的项目使用示例：

import torch
from RAG_pipeline_flux import RAG_FluxPipeline

pipe = RAG_FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "a balloon on the bottom of a dog"
HB_replace = 2
HB_prompt_list = ["Balloon", "Dog"]
HB_m_offset_list = [0.1, 0.1]
HB_n_offset_list = [0.55, 0.05]
HB_m_scale_list = [0.8, 0.8]
HB_n_scale_list = [0.4, 0.45]
SR_delta = 1.0
SR_hw_split_ratio = "0.5; 0.5"
SR_prompt = "A playful dog, perhaps a golden retriever, with its ears perked up, sitting on the balloon, giving an enthusiastic demeanor. BREAK A colorful balloon floating gently, its string dangling gracefully, just beneath the dog."
height, width = 1024, 1024
seed = 1234

image = pipe(
    SR_delta=SR_delta,
    SR_hw_split_ratio=SR_hw_split_ratio,
    SR_prompt=SR_prompt,
    HB_prompt_list=HB_prompt_list,
    HB_m_offset_list=HB_m_offset_list,
    HB_n_offset_list=HB_n_offset_list,
    HB_m_scale_list=HB_m_scale_list,
    HB_n_scale_list=HB_n_scale_list,
    HB_replace=HB_replace,
    seed=seed,
    prompt=prompt,
    height=height,
    width=width,
    num_inference_steps=20,
    guidance_scale=3.5,
).images[0]

filename = "RAG.png"
image.save(filename)
print(f"Image saved as {filename}")

通过上述代码，我们可以看到RAG-Diffusion在实际使用中的便捷性和灵活性。用户可以根据自己的需求调整参数，生成满足特定布局和内容的图像。

RAG-Diffusion无疑为文本到图像生成领域带来了新的可能性，值得广大开发者和技术爱好者关注和尝试。

RAG-Diffusion Region-Aware Text-to-Image Generation via Hard Binding and Soft Refinement 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAG-Diffusion