北京理工与上海AILab联合推出MiniDALL·E3文生图框架

Mini DALL·E 3是由北京理工大学、上海AI Lab等高校联合推出的交互式文本到图像生成框架，它通过多轮对话实现高质量图像的生成、编辑和优化。该框架巧妙结合大型语言模型（LLM）和文本到图像模型（T2I），用户只需使用自然语言指令，即可逐步完善图像需求，系统便能生成与文本描述高度吻合的图像，并具备问答功能，显著提升人机交互体验。Mini DALL·E 3在创意设计、故事创作、教育教学等领域拥有广泛应用前景，其项目官网和GitHub仓库均已上线，欢迎访问体验。

Mini DALL·E 3：一款强大的交互式文本到图像生成框架

Mini DALL·E 3是由北京理工大学、上海AI Lab、清华大学和香港中文大学联合开发的创新型交互式文本到图像（iT2I）框架。它通过自然语言与用户进行多轮对话，实现高质量图像的生成、编辑和优化。用户只需使用简单的指令逐步完善图像需求，系统便能基于大型语言模型（LLM）和预训练的文本到图像模型（如 Stable Diffusion），在无需额外训练的情况下生成与文本描述高度吻合的图像。 此外，系统还具备问答功能，提供更流畅、便捷的人机交互体验，显著提升图像生成质量。

核心功能：

• 交互式图像创作： 用户以自然语言表达需求，系统即刻生成匹配的图像。
• 灵活的图像编辑与优化： 支持用户修改图像，系统根据反馈迭代优化。
• 内容连贯性： 多轮对话中，图像主题和风格保持一致。
• 问答功能： 用户可随时询问图像细节，系统会结合上下文给出答案。

技术架构：

Mini DALL·E 3 巧妙地结合了大型语言模型 (LLM) 和文本到图像模型 (T2I)。LLM (例如 ChatGPT 或 LLAMA) 负责解析用户的自然语言指令，并生成相应的图像描述。 通过提示工程技术，系统引导 LLM 生成符合要求的文本描述，并利用 和 等特殊标签将图像生成任务转化为文本生成任务。 多轮对话中，系统根据上下文和用户反馈不断优化图像描述。 一个提示细化模块进一步优化 LLM 生成的描述，使其更适合后续的 T2I 模型处理。

T2I 模型则负责将 LLM 生成的图像描述转化为实际图像。系统会根据描述的复杂度和内容变化幅度，选择合适的 T2I 模型，以确保图像质量和生成效率。 一个层次化的内容一致性控制机制，通过运用不同层次的 T2I 模型，灵活处理细微的风格调整或大幅度的场景重构。 系统利用前一次生成的图像作为上下文输入，确保多轮生成中图像内容的一致性。

整个系统架构包含 LLM、路由器 (router)、适配器 (adapter) 和 T2I 模型四个主要组件。路由器负责解析 LLM 的输出，识别图像生成需求并将其传递给适配器。适配器则将图像描述转换为 T2I 模型可接受的格式，最终由 T2I 模型生成图像。

资源链接：

• 项目官网： http://minidalle3.github.io/
• GitHub 仓库： http://github.com/Zeqiang-Lai/Mini-DALLE3
• arXiv 技术论文： http://arxiv.org/pdf/2310.07653

应用前景：

Mini DALL·E 3 在创意设计、故事创作、概念设计、教育教学以及娱乐互动等领域拥有广泛的应用前景，例如：

• 创意内容生成： 生成艺术作品、插画、海报等。
• 故事插图创作： 为小说、童话、剧本等生成配套插图。
• 概念原型设计： 在产品设计和建筑设计中快速生成概念图和原型。
• 教育辅助工具： 提供直观的图像辅助学习，帮助理解抽象概念。
• 互动娱乐体验： 在游戏和社交媒体中生成个性化图像，增强用户体验。

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