相信很多大家對(duì)AI畫(huà)連環(huán)畫(huà)角色更一致了！人物之間的復(fù)雜互動(dòng)也能處理｜中山大學(xué)&聯(lián)想團(tuán)隊(duì)出品還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

讓AI畫(huà)漫畫(huà)角色保持一致的新研究來(lái)了!

創(chuàng)作的連環(huán)畫(huà)效果belike:

頻繁切換主體、人物之間復(fù)雜的互動(dòng)也能保持角色一致性:

上述效果來(lái)自AutoStudio，是一個(gè)由中山大學(xué)和聯(lián)想團(tuán)隊(duì)聯(lián)合提出的無(wú)需訓(xùn)練的多智能體協(xié)同框架。

AutoStudio采用基于大語(yǔ)言模型的三個(gè)智能體來(lái)處理交互，并使用基于擴(kuò)散模型的Drawer生成高質(zhì)量圖像。

實(shí)驗(yàn)中，AutoStudio無(wú)論是在定量還是定性評(píng)估中都優(yōu)于現(xiàn)有方法。

AutoStudio長(zhǎng)啥樣?

由于最先進(jìn)的T2I生成模型在生成令人印象深刻的單個(gè)圖像方面表現(xiàn)出了卓越的能力，研究界對(duì)更復(fù)雜的多輪交互式圖像生成工作的興趣與日俱增。

在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用中，用戶經(jīng)常需要以交互方式生成一系列圖像，其中包括各種任務(wù)，如開(kāi)放式故事生成和多主體多輪編輯。

然而，目前的方法大多數(shù)要求預(yù)先定義所有輪的生成指令，并且在面對(duì)不同的用戶指令（如定制、編輯和大量交叉引用）時(shí)，很難在多個(gè)主體之間保持一致性。

為了解決這些問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)引入了AutoStudio，這是一個(gè)多智能體、無(wú)需訓(xùn)練的框架，具有四個(gè)特別定制的智能體，利用現(xiàn)成的模型與用戶進(jìn)行即時(shí)交互。

他們的目標(biāo)是引入一個(gè)多功能、可擴(kuò)展的框架，通過(guò)多智能體協(xié)作，可以將任何所需的LLM架構(gòu)和擴(kuò)散骨干結(jié)合到框架中，以滿足用戶多輪生成的多樣化需求。

具體而言，AutoStudio包括三個(gè)基于LLM的智能體:

主題管理器解釋對(duì)話，識(shí)別不同的主題，并為其分配適當(dāng)?shù)纳舷挛?

布局生成器為每個(gè)主題生成部分級(jí)別的邊界框，以控制主題的位置;

監(jiān)督員為布局生成器提供布局改進(jìn)和修正的建議。

最后，繪制器基于擴(kuò)散模型完成基于改進(jìn)布局的圖像生成。

此外，研究人員在繪制器中引入了一個(gè)并行UNet（P-UNet），它具有一種新穎的架構(gòu)，利用兩個(gè)并行的交叉注意力模塊分別增強(qiáng)文本和圖像嵌入的潛在主題特征。

為了進(jìn)一步解決SD在理解長(zhǎng)提示和生成過(guò)程中缺失和錯(cuò)誤融合主題的限制，研究人員在繪制器中引入了一種主題初始化的生成方法。

接下來(lái)是對(duì)AutoStudio架構(gòu)的詳細(xì)說(shuō)明。

研究團(tuán)隊(duì)首先引入一個(gè)主題管理器Manager，它不僅能為主題及其組件分配ID，還能將用戶提示轉(zhuǎn)換為繪圖說(shuō)明。

然后，布局生成器Layout Generator對(duì)這些標(biāo)題進(jìn)行處理，生成粗略的布局，其中包含每個(gè)主題及其組件的邊界框和信息。

為了糾正不合理的主體內(nèi)和主體間空間關(guān)系并完善粗略布局，引入了一個(gè)監(jiān)督器Supervisor。

該監(jiān)督器將粗布局作為輸入，并向布局生成器提供建議。

通過(guò)這種方式，Supervisor和Layout Generator密切協(xié)作，形成一個(gè)布局細(xì)化的閉環(huán)流程。

此外，研究團(tuán)隊(duì)還定義了一組任務(wù)介紹，以指導(dǎo)這三個(gè)基于 LLM 的代理生成格式正確的響應(yīng)。

最后，給定細(xì)化布局和從主體庫(kù)中獲取的主體信息，繪圖器Drawer可以生成與布局對(duì)齊且包含一致主體的圖像。

為了解決多ID綁定任務(wù)中主體丟失和融合的問(wèn)題，研究人員引入主體初始化生成過(guò)程。

這個(gè)過(guò)程包括對(duì)主體粗粒度特征的單獨(dú)生成，使用提取器提取特征并通過(guò)正向擴(kuò)散映射到潛空間并在全局生成的初始幾步進(jìn)行局部替換。

Stable Diffusion模型中的原始UNet利用交叉注意模塊來(lái)利用文本特征，但這不足以表示多個(gè)主體的空間關(guān)系和特征。

因此，研究人員提出了利用免訓(xùn)練布局調(diào)整注意力模塊的P-UNet。

將UNet層的原始交叉注意模塊拆分為兩個(gè)并行的文本和圖像交叉注意模塊（分別稱為PTCA和PICA）來(lái)細(xì)化Z，這兩個(gè)模塊具有相同的架構(gòu)，其主要思想是計(jì)算Z與每個(gè)主體文本/圖像嵌入之間的特征相似性。

AutoStudio效果如何?

研究人員在CMIGBench上利用所選的基準(zhǔn)模型對(duì)AutoStudio進(jìn)行了全面評(píng)估。

CMIGBench基于故事生成和多輪編輯，包含8000個(gè)多輪腳本對(duì)話（每個(gè)任務(wù)4000個(gè)）。

研究人員選擇了平均弗雷謝特起始距離（aFID）和平均字符-字符相似度(aCCS)這兩個(gè)定量指標(biāo)來(lái)評(píng)估上下文一致性，并選擇了平均文本-圖像相似度(aTIS)來(lái)評(píng)估主體間的語(yǔ)義一致性。

結(jié)果，AutoStudio在所有指標(biāo)上都明顯優(yōu)于之前的方法。

下圖展示了多輪交互式圖像生成的可視化結(jié)果，表明AutoStudio能夠理解用戶的自然語(yǔ)言指令，并生成主題一致的圖像。

相比而言，Theatergen無(wú)法處理人物之間復(fù)雜的互動(dòng)（如擁抱和接吻），而MiniGemini則難以保持主體的一致性。

Intelligent Grimm和StoryDiffusion無(wú)法在多回合互動(dòng)中保持多個(gè)角色之間的一致性，并表現(xiàn)出有限的編輯效果。

論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2406.01388

項(xiàng)目主頁(yè):https://howe183.github.io/AutoStudio.io/

—完—

以上就是關(guān)于【AI畫(huà)連環(huán)畫(huà)角色更一致了！人物之間的復(fù)雜互動(dòng)也能處理｜中山大學(xué)&聯(lián)想團(tuán)隊(duì)出品】的相關(guān)內(nèi)容，希望對(duì)大家有幫助！

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