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AI畫(huà)畫(huà)模型Composer驚艷亮相！圖像拆分再靈活重組，創(chuàng)造力飛升

發(fā)布時(shí)間：2024-09-25 13:33:20 瀏覽量：148次

AI畫(huà)畫(huà)通用模型，新增一員大將！

阿里達(dá)摩院副院長(zhǎng)周靖人等人打造的可控?cái)U(kuò)散模型Composer，一經(jīng)發(fā)布就引起了軒然大波。

這個(gè)模型由50億參數(shù)訓(xùn)練而來(lái)，與Stable Diffusion原理有所不同。

它更進(jìn)一步把訓(xùn)練圖像拆解成了多個(gè)元素，然后基于這些元素訓(xùn)練擴(kuò)散模型，讓它們能夠靈活組合。

模型的創(chuàng)造能力因此大幅提升，創(chuàng)作的可能性倍增。

網(wǎng)友們看了紛紛表示，AI畫(huà)畫(huà)發(fā)展速度也太快了！

團(tuán)隊(duì)表示，模型的訓(xùn)練和推理代碼都在路上了。

有限手段的無(wú)限使用

該框架的核心思想是組合性（compositionality），模型名字就叫做Composer。

觀察到現(xiàn)下很多AI畫(huà)畫(huà)模型，在細(xì)節(jié)的可控性上還有待提高，Composer的出現(xiàn)填補(bǔ)了這一空白。

研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，想要實(shí)現(xiàn)圖像的可控生成，重點(diǎn)應(yīng)該放在組合性上，這種方式可以將圖像的創(chuàng)造力提升到指數(shù)級(jí)。

具體來(lái)看，該模型將每個(gè)訓(xùn)練圖像拆解成一系列基礎(chǔ)元素，如蒙版圖、草稿圖、文字描述等，用它們來(lái)訓(xùn)練一個(gè)擴(kuò)散模型。

然后讓這些被拆分的元素，在推理階段靈活組合，生成大量新的圖像輸出。

它可以支持多種形式作為輸入。比如文字描述作為全局信息，深度圖和草圖作為局部引導(dǎo)，顏色直方圖為低級(jí)細(xì)節(jié)等。

在保證生成圖像可控的基礎(chǔ)上，作為一個(gè)通用框架，該模型還能不用再訓(xùn)練就可以完成大量經(jīng)典生成任務(wù)。

團(tuán)隊(duì)表示，現(xiàn)有成果還在繼續(xù)優(yōu)化，以應(yīng)對(duì)AI畫(huà)畫(huà)模型面臨的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。

達(dá)摩院副院長(zhǎng)帶隊(duì)

該研究由火星時(shí)代教育及螞蟻團(tuán)隊(duì)完成，成果斐然。

通訊作者為周靖人。

他現(xiàn)任火星時(shí)代教育副院長(zhǎng)、智能計(jì)算CTO，是IEEE Fellow。

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