论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.09778v2.pdf项目地址：https://github.com/damo-vilab/composer
近年来，在大数据上学习的大规模生成模型能够出色地合成图像，但可控性有限。可控图像生成的关键不仅依赖于条件，而且更重要的是依赖于组合性。后者可以通过引入巨大数量的潜在组合来指数级地扩展控制空间（例如 100 个图像，每个有 8 个表征，产生大约 100^8 种组合）。类似的概念在语言和场景理解领域得到了探索，其中的组合性被称为组合泛化，即从有限的已知成分中识别或生成潜在的无限数量的新组合的技能。
最新的一项研究提供了一种新的生成范式 —— 可以在灵活控制输出图像（如空间布局和调色板）的同时保持合成质量和模型创造力。
这项研究以组合性为核心思想，首先将图像分解为具有代表性的因子，然后以这些因子为条件训练扩散模型，对输入进行重组。在推理阶段，丰富的中间表征形式作为可组合元素，为可定制内容的创建提供了巨大的设计空间 (即与分解因子的数量成指数比例)。值得注意的是，名为 Composer 的方法支持各种级别的条件，例如将文本描述作为全局信息，将深度图和草图作为局部指导，将颜色直方图作为低级细节等。
除了提高可控性之外，该研究还确认了 Composer 可以作为通用框架，在无需再训练的情况下促进广泛的经典生成任务。
方法
本文所介绍的框架包括分解阶段（图像被分为一组独立的组件）与合成阶段（组件利用条件扩散模型重新组合）。这里首先简要介绍扩散模型和使用 Composer 实现的制导方向，然后将详细说明图像分解和合成的实现。
2.1. 扩散模型
扩散模型是一种生成模型，通过迭代去噪过程从高斯噪声中产生数据。通常使用简单的均方误差作为去噪目标：
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其中，x_0 是具有可选条件 c 的训练数据，
是加性高斯噪声，a_t、σ_t 是 t 的标量函数，是具有可学习参数 θ 的扩散模型。无分类器引导在最近的工作中得到了最广泛的应用，用于扩散模型的条件数据采样，其中预测的噪声通过以下方式进行调整：
公式
中， ω 为引导权重。DDIM 和 DPM-Solver 经常被用于加速扩散模型的采样过程。DDIM 还可以用于将样本 x_0 反推到其纯噪声潜在 x_T，从而实现各种图像编辑操作。
引导方向：Composer 是一个可以接受多种条件的扩散模型，可以在无分类器引导下实现各种方向：
c_1 和 c_2 是两组条件。c_1 和 c_2 的不同选择表征对条件的不同强调。
(c_2 c_1) 内的条件强调为 ω， (c_1 c_2) 内的条件抑制为 (1−ω)， c1∩c2 内的条件的指导权重为 1.0.。双向指导：通过使用条件 c_1 将图像 x_0 反转到潜在的 x_T，然后使用另一个条件 c_2 从 x_T 采样，研究能够使用 Composer 以一种解纠缠的方式操作图像，其中操作方向由 c_2 和 c_1 之间的差异来定义。
分解
研究将图像分解为捕捉图像各个方面的去耦表征，并且描述了该任务中使用的八种表征，这几种表征都是在训练过程中实时提取的。
说明（Caption）：研究直接使用图像 – 文本训练数据中的标题或描述信息（例如，LAION-5B (Schuhmann et al., 2022)）作为图像说明。当注释不可用时，还可以利用预训练好的图像说明模型。研究使用预训练的 CLIP ViT-L /14@336px (Radford et al., 2021) 模型提取的句子和单词嵌入来表征这些标题。
语义和风格（Semantics and style）：研究使用预先训练的 CLIP ViT-L/14@336px 模型提取的图像嵌入来表征图像的语义和风格，类似于 unCLIP。
颜色（Color）：研究使用平滑的 CIELab 直方图表征图像的颜色统计。将 CIELab 颜色空间量化为 11 个色调值，5 个饱和度和 5 个光值，使用平滑 sigma 为 10。经验所得，这样设置的效果更好。
草图（Sketch）：研究应用边缘检测模型，然后使用草图简化算法来提取图像的草图。草图捕捉图像的局部细节，具有较少的语义。
实例（Instances）：研究使用预训练的 YOLOv5 模型对图像应用实例分割来提取其实例掩码。实例分割掩码反映了视觉对象的类别和形状信息。
深度图（Depthmap）：研究使用预训练的单目深度估计模型来提取图像的深度图，大致捕捉图像的布局。
强度（Intensity）：研究引入原始灰度图像作为表征，迫使模型学习处理颜色的解纠缠自由度。为了引入随机性，研究统一从一组预定义的 RGB 通道权重中采样来创建灰度图像。
掩码（Masking）：研究引入图像掩码，使 Composer 能够将图像生成或操作限制在可编辑的区域。使用 4 通道表征，其中前 3 个通道对应于掩码 RGB 图像，而最后一个通道对应于二进制掩码。
需要注意的是，虽然本文使用上述八种条件进行了实验，但用户可以使用 Composer 自由定制条件。
构成
研究使用扩散模型从一组表征中重新组合图像。具体来说，研究利用 GLIDE 架构并修改其调节模块。研究探索了两种不同的机制来根据表征调整模型：
全局调节：对于包括 CLIP 句子嵌入、图像嵌入和调色板在内的全局表征，研究将它们投影并添加到时间步嵌入中。此外，研究还将图像嵌入和调色板投射到八个额外的 token 中，并将它们与 CLIP 词嵌入连接起来，然后将其用作 GLIDE 中交叉注意的上下文，类似于 unCLIP 。由于条件要么是相加的，要么可以在交叉注意中选择性地掩盖，所以在训练和推理期间可以直接放弃条件，或者引入新的全局条件。
局部化调节：对于局部化表征，包括草图、分割掩码、深度映射、强度图像和掩码图像，研究使用堆叠卷积层将它们投射到与噪声潜在 x_t 具有相同空间大小的均维嵌入中。然后计算这些嵌入的和，并将结果连接到 x_t，然后将其输入到 UNet。由于嵌入是可添加的，因此很容易适应缺失的条件或合并新的局部化条件。
联合训练策略：设计一种联合训练策略，使模型能够从各种条件组合中学习解码图像，这一点很重要。研究对几种配置进行了实验，并确定了一个简单而有效的配置，其中对每个条件使用独立的退出概率为 0.5，删除所有条件的概率为 0.1，保留所有条件的概率为 0.1。对于强度图像使用 0.7 的特殊退出概率，因为它们包含了关于图像的绝大多数信息，并且在训练过程中可能会弱化其他条件。
基本扩散模型产生 64 × 64 分辨率的图像。为了生成高分辨率图像，研究训练了两个无条件扩散模型用于上采样，分别将图像从 64 × 64 提升到 256 × 256，以及从 256 × 256 提升到 1024 × 1024 分辨率。上采样模型的架构是从 unCLIP 修改的，其中研究在低分辨率层中使用更多通道，并引入自注意块来扩大容量。此外还引入了一个可选的先验模型，该模型从字幕生成图像嵌入。根据经验，先验模型能够在特定的条件组合下提高生成图像的多样性。
实验
变体：使用 Composer 可以创建与给定图像相似的新图像，但通过对其表征的特定子集所进行的条件反射在某些方面有些不同。通过仔细选择不同表征的组合，人们可以灵活地控制图像变化的范围 (图 2a)。在纳入更多的条件后，研究所介绍的方法比仅以图像嵌入为条件的 unCLIP 生成变体：使用 Composer 可以创建与给定图像相似的新图像，但通过对其表征的特定子集进行条件反射，在某些方面有所不同。通过仔细选择不同表征的组合，人们可以灵活地控制图像变化的范围 (图 2a)。在纳入更多的条件后，研究所介绍的方法比仅以图像嵌入为条件的 unCLIP 的重建准确率更高。
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