StreamMultiDiffusion：在多个特定区域内分别输入不同提示来指导AI画图

StreamMultiDiffusion：一个使用区域文本提示来实时生成图像的项目。 也就是你可以通过在多个特定区域内分别输入不同的文本提示来指导AI画图 一个提示负责一个区域，精准控制 而且这个过程是交互式的，实时完成，你能立马看到生成效果！ 炸裂了💥这是真神笔马良！🖌️ 简而言之，这意味着你现在可以使用既能绘制颜色又能理解你想画什么的“画笔”来绘画。 主要功能和特点包括： 1.实时交互式图像生成： 用户可以实时与系统交互，根据自定义的文本提示在特定区域生成图像，这个过程是动态且即时的，为用户提供了高度互动的体验。 2. 基于区域的语义控制： 通过区域文本提示，用户能够对图像的具体区域进行精确控制，指定每个部分应该显示的内容。这种细粒度的控制使得生成的图像更加符合用户的意图。 3. 语义调色板： 引入了一种新的绘画范式，用户不仅可以绘制颜色，还可以绘制具有特定语义的内容，例如“蓝天”、“绿草”等，从而在创作过程中加入更丰富的意义层次。 4. 图像修复和编辑： 除了从头开始生成图像外，StreamMultiDiffusion 还支持实时图像修复和编辑功能。用户可以在任何上传的照片或艺术作品上进行绘制，以实时修改和美化现有图像。 举例解释 以 StreamMultiDiffusion 的主要功能为例，这里是一些具体的应用场景和操作示例，帮助解释其功能： 1. **创作个性化艺术作品**： - 场景描述：一名艺术家想要创作一幅包含蓝天、绿草和一棵大树下的孩子玩耍的画面。 - 操作示例：艺术家在画布的不同区域分别输入文本提示：“蓝天”、“绿草”和“一棵大树下的孩子”。 StreamMultiDiffusion 便会根据这些区域性的语义提示生成相应的图像内容，实现艺术家的创作愿景。 2. **定制个性化海报**： - 场景描述：一名设计师需要为一场音乐节制作宣传海报，希望在海报中加入具有节日氛围的元素，如烟花、音乐符号和快乐的人群。 - 操作示例：设计师在海报模板的相应区域内输入文本提示：“夜空中的烟花”、“音乐符号”和“跳舞的人群”。使用 StreamMultiDiffusion 后，系统会在指定区域内生成与提示相匹配的图像内容，快速完成海报设计。 3. **图像修复和个性化编辑**： - 场景描述：一名用户希望修复一张旧照片中的破损部分，并在照片的空白区域添加花朵装饰。 - 操作示例：用户首先上传需要修复的旧照片，然后在破损的区域输入“修复”作为提示，在希望添加花朵的区域输入“五彩缤纷的花朵”。StreamMultiDiffusion 能够理解这些指令，实时修复破损并在指定区域生成花朵，达到美化效果。 4. **实时交互式图像生成教学**： - 场景描述：一位教师在教授关于创意绘画的课程时，希望展示如何将文本描述转化为图像。 - 操作示例：教师在课堂上通过 StreamMultiDiffusion 展示一个实时演示，他们在不同区域输入各种创意文本提示，如“神秘的森林”、“远处的城堡”。系统根据输入的提示在画布上生成相应的图像，展示从文本到图像的创意转换过程。 [video width="720" height="720" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/312592834-9dda9740-58ba-4a96-b8c1-d40765979bd7.mp4"][/video] 这个视频表明，这个项目最终使你能够在生成大尺寸图像时进行细粒度的区域提示控制。之前，这根本是不可行的。每次尝试耗时一个小时意味着你无法多次采样以挑选出你想要的最佳生成结果，或调整生成过程以实现你的意图。然而，现在已经将延迟时间从一个小时减少到一分钟，使这项技术对创作者来说变得可行。 技术细节： 区域性语义控制 ：与传统的文本到图像模型不同，StreamMultiDiffusion 引入了基于区域的语义控制机制。这意味着用户可以为画布上的不同区域指定不同的文本提示，模型将根据这些区域性的提示独立生成对应的图像内容。这一机制使得生成的图像可以更精确地反映用户的意图。

语义调色板 ：为了支持区域性语义控制，StreamMultiDiffusion 提供了一种称为“语义调色板”的工具，允许用户创建和管理不同的文本提示与区域掩码（即指定应用文本提示的区域）的组合。这些组合被称为“语义画笔”，用户可以用它们在画布上“绘画”，实现对生成内容的细节控制。

实时交互式操作 ：StreamMultiDiffusion 设计为一个实时交互式系统，用户的每次操作（如修改文本提示或调整区域掩码）都会即时反映在生成的图像上。这种即时反馈机制为用户提供了一个直观的操作体验，使他们可以快速迭代和优化生成的图像。

加速技术 ：为了实现实时交互，StreamMultiDiffusion 采用了图像生成加速技术，这些技术可以快速处理复杂的计算任务，减少图像生成的等待时间这对于保持用户的创作流程流畅和高效至关重要，特别是在复杂的图像生成和实时编辑场景中。

多模态融合 ：StreamMultiDiffusion 利用了多模态学习技术，能够同时理解和处理文本和视觉信息。这一点通过它能够将文本描述转换成具体图像表现的能力得以体现。此外，它还可以理解图像中的现有内容，并根据文本提示进行适当的修改或补充。

图像质量和一致性控制 ：在生成过程中，StreamMultiDiffusion 还包含了确保图像质量和视觉一致性的机制。这包括调整图像的风格、色彩以及保持生成图像与用户指定区域内的文本描述之间的语义一致性。

用户交互界面 ：StreamMultiDiffusion 设计了易于使用的用户界面，支持通过直观的操作如拖拽、选择和绘制等来指定生成图像的区域和内容。这使得即使是没有技术背景的用户也能轻松上手，利用该系统创作出复杂的图像内容。

论文： https://arxiv.org/abs/2403.09055 GitHub： https://github.com/ironjr/StreamMultiDiffusion?tab=readme-ov-file 在线体验： https://huggingface.co/spaces/ironjr/SemanticPalette