Unlocking Spatial Comprehension in Text-to-Image Diffusion Models
作者: Mohammad Mahdi Derakhshani, Menglin Xia, Harkirat Behl, Cees G. M. Snoek, Victor Rühle
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-28
💡 一句话要点
提出CompFuser以解决文本到图像生成模型的空间理解问题
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文本到图像生成 空间理解 属性分配 生成模型 合成数据生成
📋 核心要点
- 现有文本到图像生成模型在处理物体之间的空间关系时存在理解不足的问题，导致生成图像的准确性和用户控制能力受限。
- CompFuser通过将生成过程分为多个迭代步骤，首先生成单个物体，然后在指定位置添加其他物体，从而提升了空间理解和属性分配的能力。
- 实验结果表明，CompFuser在空间理解和属性分配方面的表现优于现有的最先进模型，且参数量显著减少，提升了效率。
📝 摘要（中文）
我们提出了CompFuser，一个增强文本到图像生成模型中空间理解和属性分配的图像生成管道。该管道能够解释定义场景中物体之间空间关系的指令，例如“灰色猫在橙色狗的左侧的图像”，并生成相应的图像。这对于提供用户更好的控制至关重要。CompFuser通过将多个物体的生成解码为迭代步骤来克服现有文本到图像扩散模型的局限性：首先生成单个物体，然后通过将其他物体放置在指定位置来编辑图像。为了创建用于空间理解和属性分配的训练数据，我们引入了一种合成数据生成过程，利用冻结的大型语言模型和冻结的基于布局的扩散模型进行物体放置。我们将我们的方法与强基线进行了比较，结果表明，尽管参数量小3到5倍，但我们的模型在空间理解和属性分配方面超越了最先进的图像生成模型。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有文本到图像生成模型在空间理解和物体属性分配方面的不足，尤其是在处理复杂场景时的准确性问题。现有方法往往无法有效理解物体之间的空间关系，导致生成结果不符合用户期望。
核心思路：CompFuser的核心思路是将图像生成过程分解为多个迭代步骤，首先生成单个物体，然后根据用户指令逐步添加其他物体。这种方法使得模型能够更好地理解和执行空间关系，从而提高生成图像的准确性和用户控制能力。
技术框架：CompFuser的整体架构包括两个主要模块：首先是基于文本的指令解析模块，负责理解用户输入的空间关系；其次是图像生成模块，采用迭代生成的方式，逐步构建最终图像。该框架还结合了合成数据生成过程，以增强模型的训练效果。
关键创新：CompFuser的主要创新在于其迭代生成的策略，这与现有方法的单步生成方式形成鲜明对比。通过这种方式，模型能够在生成过程中不断调整和优化物体的位置，从而更好地满足用户的空间关系要求。
关键设计：在设计上，CompFuser采用了冻结的大型语言模型和布局基础的扩散模型来生成训练数据，确保了物体放置的准确性。此外，模型在损失函数和参数设置上进行了优化，以提高生成效率和图像质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，CompFuser在空间理解和属性分配方面的性能优于现有的最先进模型，尽管其参数量仅为对比模型的3到5倍。这表明，CompFuser不仅在效率上具有优势，同时在生成质量上也有显著提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、虚拟现实和游戏开发等。通过提升文本到图像生成的空间理解能力，用户可以更精确地控制生成内容，进而在创作、设计和教育等多个领域发挥重要作用。未来，该技术可能推动更智能的图像生成工具的发展，提升用户体验。
📄 摘要（原文）
We propose CompFuser, an image generation pipeline that enhances spatial comprehension and attribute assignment in text-to-image generative models. Our pipeline enables the interpretation of instructions defining spatial relationships between objects in a scene, such as `An image of a gray cat on the left of an orange dog', and generate corresponding images. This is especially important in order to provide more control to the user. CompFuser overcomes the limitation of existing text-to-image diffusion models by decoding the generation of multiple objects into iterative steps: first generating a single object and then editing the image by placing additional objects in their designated positions. To create training data for spatial comprehension and attribute assignment we introduce a synthetic data generation process, that leverages a frozen large language model and a frozen layout-based diffusion model for object placement. We compare our approach to strong baselines and show that our model outperforms state-of-the-art image generation models in spatial comprehension and attribute assignment, despite being 3x to 5x smaller in parameters.