文生图新架构来了！汤芳人体艺术
复旦大学、腾讯优图本质室等机构的盘考东谈主员最新建议PixelPonder，这是一种新式的多视觉截止惩办决策，在多视觉截止任务中领会出多模态和会的纷乱后劲。
具体而言，ControlNet 架构界说了视觉截止的全新范式，但其融合的时序视觉截止信号抑遏了多模态视觉截止的协同作用，这导致难以终了多视觉结伙截止图像生成。
比如你思生成一张"一只在丛林里的小鹿"。诚然面前的扩散模子不错终了这个见识，但如若你思加上更多细节，如"小鹿的姿态"、"丛林的氛围感"等等，这些不同的条款可能会互相"打架"，导致生成成果欠安。
而在 PixelPonder 这项使命中，盘考东谈主员建议了 Patch Adaption，这是一种多视觉截止的全新惩办决策，具有多视觉截止任务所需的合乎性。
与先前的惩办决策在多类测试集的大都本质标明，所建议的 Patch Adaption 在 patch 级别上整合了各模态的上风，并在截止力度上优于传统的单视觉截止决策和现存的多视觉截止决策，展示了多视觉截止任务上 ControlNet 的全新可能。
一种基于补丁的自合乎条款弃取机制
最近在基于扩散的文本到图像生成方面，通过视觉条款截止展示了令东谈主饱读励的扫尾。
然而，现存的近似 ControlNet 的环节在组合视觉条款方面濒临挑战——在多个异构截止信号之间同期保执语义保真度，同期守护高视觉质料。
它们遴荐寥寂的截止分支，这常常在去噪过程中引入打破的指导，导致生成图像中的结构误解和伪影。
为了惩办这个问题，团队建议了 PixelPonder，这是一种新颖的融合截止框架，允许在单一截止结构下灵验截止多个视觉条款。
具体而言，团队盘算了一种基于补丁的自合乎条款弃取机制，大略在子区域级别动态优先商量空间联系的截止信号，从而终了精准的局部指导而不打扰全局信息。
此外，团队还部署了一种时刻感知的截止注入决策，凭据去噪时刻设施节条款影响，缓缓从结构保留过渡到纹理细化，充分运用来自不同类别的截止信息，以促进更息争的图像生成。
大都本质标明，PixelPonder 在不同基准数据集上卓著了之前的环节，在空间对都精度上表露出显耀提高，同期保执高文本语义一致性。
建议 PixelPonder
PixelPonder 的举座经由如下图所示。
关于各种视觉信号，在每个时刻步，遴荐 Patch Adaption 赢得 patch 级别上的重构信号，用于截止收罗终了缜密化的截止信号注入，从而终了高可控生成。
其中，在赢得重构信号的过程中，ISB 通过各种视觉信号特征以及重构信号的组成现象赢得统合概率图。
统合概率图表征了各图像特征的 patch 挑选倾向，基于概率图，通过自回来的反复迭代赢得最终的重构信号，动作 ControlNet 架构下收罗所需输入的融合信号。
参考 ControlNet，截止收罗由一个较小的流匹配收罗组成，与 flux 的骨干收罗逐个双应，各个模块的输出用于修正骨干收罗的流生成，从而终了缜密的图像截止。
Patch Adaption Module ( PAM ) 汤芳人体艺术
Patch Adaption Module（PAM）的见识是将各式视觉条款在补丁级别再行组合成融合的视觉条款。这是通过自回来迭代组合过程终了的，该过程在不同视觉条款之间组合补丁。
将各种视觉特征视为由 patch 组合而成，也即是：
基于此，PAM 的自回来更新过程不错浮松抒发如下：
自回来的机制通过 Image Stream Block ( ISB ) 大略贵重到各种视觉特征中已被挑选的 patch 和备选 patch 的隐含关联，并基于面前时刻步下图像去噪的现象赢得更优的融合信号以优化流匹配旅途。
这一过程显耀提高了各种模态之间的高下频信息协同作用。
其中，ISB 赢得概率图的计较公式如下：
具体而言，ISB 基于 FLUX 的 Double Stream Block ( DSB ) 而得，其中包含一个齐全的 DSB 经由。
不同的是，为了确保截止信号的全局信息高度一致，ISB 所袭取的文本信号以实时序信号是一致的。
最终的概率输出为：
时刻步知道的截止注入：来自 PAM 的统合信号传递到 ControlNet。
ControlNet 使用一个较小的流匹配收罗处理具惟恐刻步特征的统合信号，赢得修正流，并注入骨干收罗，数学步地如下：
本质扫尾
如视觉展示所示，在多视觉截止注入的情况下，现存的其他环节会产生伪影和误解的生成。
而 PixelPonder 能运用各个模态互补的视觉身分生成更建壮，充满细节的视觉图像。
多类别对比本质如下：
单类别对比本质如下：
本质领会，在两类不同主题的测试集上，大都的数据 ( 约 1w 张 ) 扫尾标明 PixelPonder 相较于单视觉截止和多视觉截止决策，在视觉息争度和可控度上有了极大的提高。
同期，在视觉截止和文本截止的 trade-off 下，文图一致性也保执着跨越的水平。
消融本质如下：
总结
在本文中，盘考东谈主员建议了 PixelPonder，这是一种用于基于扩散的图像生成的组合视觉条款的新框架。
其关键孝顺在于惩办现存环节在处理来自多个截止信号的打破指导时的基本局限性。
具体而言，他们引入了两个新组件：一种基于补丁的自合乎条款适配机制，通过可学习的认真力门动态惩办空间打破，以及一种时刻感知的截止注入决策，合作去噪阶段中的条款影响。
在多个基准测试上的大都本质标明，相较于最先进的环节，PixelPonder 显耀提高了性能。通过 PixelPonder，用户不错运用各式视觉条款刻画对象的不同方面，从而准确终了他们的各式创作。
论文：
https://arxiv.org/abs/2503.06684
最新av女优样子主页：
https://hithqd.github.io/projects/PixelPonder/
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— 完 —
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