WikiEdge:ArXiv-2409.02919
本文的基本信息如下：
- 標題：HiPrompt: Tuning-free Higher-Resolution Generation with Hierarchical MLLM Prompts
- 中文標題：HiPrompt：無調優的高分辨率生成與層次化多模態大語言模型提示
- 發布日期：2024-09-04 17:58:08+00:00
- 作者：Xinyu Liu, Yingqing He, Lanqing Guo, Xiang Li, Bu Jin, Peng Li, Yan Li, Chi-Min Chan, Qifeng Chen, Wei Xue, Wenhan Luo, Qingfeng Liu, Yike Guo
- 分類：cs.CV
- 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2409.02919v1
摘要：預訓練擴散模型在高分辨率圖像生成方面的潛力巨大，但這些模型在擴展到4K分辨率及更高時，常常面臨物體重複和結構偽影等問題。我們發現，這個問題的根源在於，單一的提示在生成多個尺度時效果不足。為此，我們提出了HiPrompt，這是一種新的無調優解決方案，通過引入層次化提示來解決上述問題。層次化提示提供了全局和局部的指導。具體而言，全局指導來自用戶輸入的整體內容描述，而局部指導則利用多層次語言模型（MLLM）的逐塊描述，精細指導區域結構和紋理的生成。此外，在逆去噪過程中，生成的噪聲被分解為低頻和高頻空間分量。這些分量在多個提示層次的條件下進行處理，包括詳細的逐塊描述和更廣泛的圖像級提示，從而促進在層次語義指導下的提示引導去噪。這進一步使生成過程更關注局部空間區域，並確保生成的圖像在高分辨率下保持一致的局部和全局語義、結構和紋理。大量實驗表明，HiPrompt在高分辨率圖像生成方面優於最先進的工作，顯著減少了物體重複並增強了結構質量。
章節摘要
這篇論文提出了一種名為HiPrompt的新型無需調優的高分辨率圖像生成方法，該方法通過引入分層提示（hierarchical prompts）來解決預訓練擴散模型在生成高分辨率圖像時面臨的對象重複和結構偽影問題。HiPrompt通過用戶提供的全局內容描述和利用多語言模型（MLLMs）生成的局部描述來提供全局和局部指導，從而在逆向去噪過程中實現分層語義引導。此外，該方法通過將生成的噪聲分解為低頻和高頻空間分量，並分別對這些分量進行條件化處理，以確保生成的圖像在局部和全局語義上保持一致性。
- 引言：
- 介紹了穩定擴散（Stable Diffusion, SD）在文本到圖像（T2I）生成領域的廣泛應用，以及對高分辨率圖像的需求增長。現有方法在生成超過訓練分辨率的圖像時面臨資源和時間的挑戰，本文提出了一種無需訓練的範式來生成高分辨率圖像。
- 相關工作：
- 回顧了文本到圖像合成模型的發展，特別是基於去噪擴散概率模型（denoising diffusion probabilistic models）的高質量圖像生成模型。同時，探討了無需訓練的高分辨率圖像生成方法，以及它們在解決計算資源和時間需求方面的挑戰。
- 方法論：
- 預備知識：介紹了潛在擴散模型（Latent Diffusion Model, LDM）的基本原理，包括數據生成過程和去噪過程。
- HiPrompt框架：詳細描述了HiPrompt的工作原理，包括如何使用MLLMs生成局部描述，以及如何通過噪聲分解和分層提示來引導圖像生成。
- 分層提示引導：解釋了如何利用全局提示和局部提示來提高圖像的局部和全局一致性。
- 噪聲分解：討論了如何將噪聲圖像分解為低頻和高頻分量，並分別進行去噪處理。
- 實驗：
- 展示了HiPrompt在不同分辨率下的定性和定量實驗結果，與現有方法相比，HiPrompt在減少對象重複和提高結構質量方面取得了顯著優勢。
- 結論：
- 總結了HiPrompt的主要貢獻，包括提出分層提示以解決對象重複問題，探索圖像的空間頻率分解，並提供廣泛的評估來證明HiPrompt的有效性。
研究背景
這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：
- 高分辨率圖像生成的挑戰：
- 現有方法的局限性：
- 儘管有研究探索了無需訓練的範式來生成更高分辨率的圖像，但這些方法仍然存在模式重複和結構失真等問題。
- 例如，MultiDiffusion由於整合了所有區域的控制而引入了嚴重對象重複的問題；DemoFusion雖然嘗試通過殘差連接和擴張採樣引入全局語義信息來保持準確的全局結構，但仍然存在對象重複問題和不正確的局部結構。
- 層次化提示（HiPrompt）的提出：
- 為了解決上述問題，本文提出了HiPrompt，這是一種無需調整的解決方案，通過引入層次化提示來提供全局和局部指導，以改善高分辨率圖像生成。
- HiPrompt通過分解生成噪聲為低頻和高頻空間分量，並在多個提示級別上進行條件化，包括詳細的局部描述和更廣泛的圖像級提示，從而在層次化語義指導下進行提示引導去噪。
綜上所述，這篇文獻的背景強調了在高分辨率圖像生成領域中對有效生成方法的需求，以及現有方法的局限性。作者提出了HiPrompt方法，旨在通過層次化提示和噪聲分解策略，顯著減少對象重複，增強結構質量，從而生成更高質量的高分辨率圖像。
問題與動機
作者面對的領域研究問題是如何提高預訓練擴散模型在生成更高分辨率圖像時的性能，特別是在4K及以上分辨率時，解決對象重複和結構偽影問題。具體問題包括：
- 單一提示在多尺度生成中的不足：現有模型在進行高分辨率圖像生成時，使用單一提示進行整體內容描述，導致在細節和局部結構生成上存在局限性。
- 高分辨率圖像生成中的模式重複問題：在多區域融合生成過程中，由於全局控制的整合，導致對象重複現象嚴重。
- 結構失真問題：現有方法在進行局部細節生成時，無法準確保持全局結構的準確性，導致生成的圖像在局部結構上出現錯誤。
研究方法
這篇論文的工作部分詳細介紹了如何開發和評估提出的HiPrompt模型，這是一種無需調優的高分辨率圖像生成方法。以下是這部分的主要內容：
- 高分辨率圖像生成問題：
- 論文首先指出了使用預訓練擴散模型進行高分辨率圖像生成的潛力，以及在擴展到4K及以上分辨率時遇到的物體重複和結構偽影問題。
- HiPrompt方法：
- 噪聲分解：
- 在逆向去噪過程中，將生成的噪聲分解為低頻和高頻空間分量，這些分量分別受到多個提示級別的條件限制，包括詳細的分塊描述和更廣泛的圖像級提示，以實現分層語義指導下的提示引導去噪。
- 實驗驗證：
- 通過廣泛的實驗驗證了HiPrompt在高分辨率圖像生成方面的性能，與現有最先進方法相比，顯著減少了物體重複並提高了結構質量。
研究結論
根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：
- HiPrompt方法的提出：作者提出了一種名為HiPrompt的新方法，這是一種無需調整（tuning-free）的解決方案，通過引入分層提示（hierarchical prompts）來解決高分辨率圖像生成中的模式重複和結構失真問題。
- 分層提示的作用：HiPrompt通過使用全局提示和局部提示來提供全局和局部的指導，其中全局提示來自用戶輸入，描述整體內容，而局部提示則利用機器學習語言模型（MLLMs）的分塊描述來詳細指導局部結構和紋理的生成。
- 噪聲分解的應用：在逆向去噪過程中，將生成的噪聲分解為低頻和高頻空間分量，並分別對這些分量進行條件化處理，以實現分層語義指導下的去噪。
- 圖像質量的提升：通過廣泛的實驗，HiPrompt在高分辨率圖像生成方面超越了現有的最先進方法，顯著減少了對象重複並提高了結構質量。
- 不同MLLMs的驗證：作者採用了不同的機器學習語言模型（如LLAVA和ShareCaptioner）來驗證HiPrompt的泛化和有效性，並通過實驗表明這些模型能夠顯著提高高分辨率圖像生成的質量。
這些結論展示了HiPrompt作為一種新的高分辨率圖像生成方法的潛力，特別是在無需額外訓練或調整的情況下，為生成高質量圖像提供了一種有效的解決方案。
術語表
這篇文章的術語表如下：
- 高分辨率圖像生成（High-Resolution Image Generation）：指使用預訓練擴散模型生成具有高像素密度的圖像的過程。
- 分層提示（Hierarchical Prompts）：一種在圖像生成過程中引入的方法，通過全局和局部提示同時提供指導，以增強圖像的細節和結構質量。
- MLLM（Multimodal Language-Imagery Model）：多模態語言圖像模型，用於生成與圖像內容相關的詳細描述。
- 去噪擴散模型（Denoising Diffusion Model）：一種生成模型，通過逐步去除噪聲來生成數據，通常用於圖像合成。
- 頻率分解（Noise Decomposition）：在圖像生成過程中，將噪聲分解為低頻和高頻空間成分，以便分別進行去噪處理。
- Stable Diffusion（SD）：一種流行的文本到圖像生成模型，特別適用於生成高分辨率圖像。
- 潛在擴散模型（Latent Diffusion Model, LDM）：一種擴散模型，其生成過程發生在潛在空間中，用於生成高質量的圖像。
- 超分辨率（Super-Resolution）：一種圖像處理技術，用於提高圖像的分辨率，使其看起來更清晰。
- Frechet Inception Distance（FID）：一種評估生成圖像質量的指標，通過比較生成圖像和真實圖像在特徵空間中的分布差異來計算。
- Kernel Inception Distance（KID）：另一種評估生成圖像質量的指標，與FID類似，但使用不同的統計方法來計算分布差異。