DiffusionGPT是一款由字節跳動與中山大學的研究團隊聯合開發的開源大型模型（LLM）驅動的文本到圖像生成系統。該系統旨在應對傳統文生圖技術在處理多樣輸入和避免單一模型結果方面的挑戰。DiffusionGPT通過結合思維樹與優勢數據庫的創新技術，能夠有效解析多種文本提示，并與領域專精模型相結合，生成高質量的圖像。

DiffusionGPT是什么？

DiffusionGPT是一款開源的文本到圖像生成系統，由字節跳動與中山大學的研究人員共同推出。該系統旨在解決文生圖領域面臨的多樣化輸入處理問題，避免僅依賴單一模型的局限。通過利用思維樹和優勢數據庫的技術，DiffusionGPT能夠接收多種形式的文本提示，并與各個領域的專家模型結合，創造出高質量的圖像。

DiffusionGPT的官網入口

• 官方項目主頁：https://diffusiongpt.github.io/
• Arxiv研究論文：https://arxiv.org/abs/2401.10061
• GitHub代碼庫：https://github.com/DiffusionGPT/DiffusionGPT
• Hugging Face運行地址：https://huggingface.co/spaces/DiffusionGPT/DiffusionGPT
• DiffusionGPT-XL Demo：https://huggingface.co/spaces/DiffusionGPT/DiffusionGPT-XL

DiffusionGPT的主要功能

• 文本提示解析：DiffusionGPT具備解析多種文本提示的能力，包括描述性、指令性、啟發性及假設性等提示。這一特性使其能夠準確理解用戶的生成需求。
• 模型選擇與集成：該系統通過構建思維樹（Tree-of-Thought，ToT）來組織多個領域專家模型，從而根據輸入的文本提示選擇最合適的模型進行圖像生成。
• 人類反饋優化：DiffusionGPT利用人類反饋來優化模型選擇過程，借助優勢數據庫（Advantage Databases）選擇表現最佳的模型，以提升生成圖像的質量和用戶滿意度。
• 圖像生成執行：在選定合適模型后，DiffusionGPT將執行圖像生成。同時，通過提示擴展代理豐富輸入提示，增強生成圖像的細節與藝術性。
• 多領域適用性：DiffusionGPT作為一款全能系統，不僅適用于簡單的描述性文本，還能處理復雜的指令與啟發性內容，廣泛適應于多種應用場景。
• 即插即用解決方案：DiffusionGPT的設計強調易于集成和訓練免費，可以無縫融入現有圖像生成流程，便于用戶使用。

DiffusionGPT的工作原理

DiffusionGPT的工作流程可以分為四個主要步驟，這些步驟協同作用以實現從文本提示到高質量圖像生成的目標：

1. 提示解析（Prompt Parse）：
   • 系統首先使用大語言模型（LLM）分析輸入的文本提示，提取其中的關鍵信息。這一過程對生成用戶期望的內容至關重要，因為用戶的輸入可能包含多種提示形式。
   • 通過識別不同類型的提示，LLM能夠提取出核心內容，為后續圖像生成提供準確指導。
2. 思維樹模型構建與搜索（Tree-of-Thought of Models）：
   • 解析提示后，系統構建一個基于思維樹的結構，分類和組織多個領域專家生成模型。通過此結構，系統可以有效縮小候選模型范圍，提高選擇準確性。
3. 模型選擇（Model Selection）：
   • 在確定候選模型后，DiffusionGPT借助人類反饋和優勢數據庫選擇最合適的模型。此數據庫包含對模型生成結果的評分，系統根據這些評分確定最佳模型。
4. 生成執行（Execution of Generation）：
   • 最終，選定模型根據提取的核心提示生成圖像。同時，DiffusionGPT使用提示擴展代理豐富輸入提示，確保生成的圖像更具細節和藝術性。

通過這四個步驟，DiffusionGPT能夠高效處理多樣化的文本提示，并生成與用戶意圖高度一致的高質量圖像。系統的設計旨在提升圖像生成的靈活性和效率，同時通過人類反饋不斷優化生成效果。