ImageRAG – 基于檢索增強生成的圖像生成技術

ImageRAG是什么

ImageRAG 是一種先進的圖像生成技術，基于檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）框架。它通過動態檢索與文本提示相關的圖像，顯著提升文本到圖像（T2I）模型在生成罕見或未知概念方面的能力。依托現有的圖像條件模型，ImageRAG 無需專門的 RAG 訓練即可提高生成圖像的真實性和相關性。

ImageRAG的主要功能

• 動態圖像檢索：根據用戶輸入的文本提示，實時檢索相關圖像，作為上下文信息提供給基礎 T2I 模型，引導生成過程。
• 增強罕見概念生成：通過參考檢索到的圖像，有效解決傳統模型在生成稀有概念時面臨的挑戰。
• 多模態生成能力：結合文本與圖像數據，實現更符合上下文的圖像生成。
• 個性化生成支持：允許用戶將提供的圖像與檢索到的參考圖像相結合，生成特定場景的個性化圖像。
• 提升圖像真實性：借助龐大的圖像資源，ImageRAG 運用檢索增強技術，使 AI 生成的圖像更為真實、細膩，有效避免傳統生成模型中的“幻覺”問題。
• 靈活性與可擴展性：ImageRAG 的設計框架靈活且具有高度可擴展性，能夠根據需求對各個模塊進行增強或升級。

ImageRAG的技術原理

• 動態圖像檢索引導生成：ImageRAG 根據給定文本提示，動態檢索相關圖像，將其作為上下文提供給基礎 T2I 模型，幫助模型更準確地理解并生成目標概念。
• 識別缺失概念：借助視覺語言模型（VLM），判斷初步生成圖像是否與文本提示相符。如果存在偏差，VLM 會識別出缺失的概念，并生成詳細的檢索描述（caption），以便進行后續圖像檢索。
• 圖像檢索與引導生成：基于生成的檢索描述，從外部數據庫（如 LAION）中尋找與描述最相似的圖像，并將其作為參考提供給 T2I 模型，幫助其生成更符合文本提示的圖像。
• 無需額外訓練：ImageRAG 不需對基礎模型進行專門的 RAG 訓練，直接利用現有圖像條件模型的能力，具有極強的適應性，可廣泛應用于多種 T2I 模型（如 SDXL 和 OmniGen）。

ImageRAG的項目地址

• 項目官網：https://rotem-shalev.github.io/ImageRAG/
• Github 倉庫：https://github.com/rotem-shalev/ImageRAG
• arXiv 技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.09411

ImageRAG的應用場景

• 創意設計與內容創作：ImageRAG 能幫助設計師和創意工作者快速生成符合特定概念的圖像，例如創造特定風格或場景的插畫、海報或廣告素材。
• 個性化圖像生成：結合用戶提供的圖像與個人概念，ImageRAG 能生成個性化的圖像組合。例如，將用戶的寵物置于不同創意場景中，如印在馬克杯上、樂高模型中，或在教室中上課。
• 品牌推廣與營銷：企業可運用 ImageRAG 生成與品牌形象一致的視覺內容，快速滿足不同市場活動與廣告需求。
• 教育與培訓材料：在教育領域，ImageRAG 可生成教學所需圖像，例如科學插圖、歷史場景重現或虛擬實驗室環境，幫助學生更好地理解和記憶。
• 影視與娛樂：在電影、電視劇和游戲制作中，ImageRAG 能迅速生成概念圖、角色設計或場景背景，加速創意流程。