WeGen – 中科大聯合上海交大等推出的統一多模態生成模型

WeGen是什么

WeGen是由中國科學技術大合上海交通大學、微信團隊及中國科學院等多家機構研發的一個綜合性多模態生成模型，旨在通過自然對話實現豐富的視覺生成任務。該模型結合了多模態大語言模型（MLLM）與擴散模型，能夠高效處理文本到圖像生成、條件生成、圖像編輯、風格遷移等多種類型的任務。WeGen的顯著優勢在于，當用戶的指令較為模糊時，它可以提供多樣化的創意輸出；而在用戶有具體需求時，確保生成的結果與指令及參考圖像的一致性。通過動態實例一致性（DIIC）數據管道與提示自重寫（PSR）機制，WeGen有效解決了實例身份一致性與生成多樣性這兩大挑戰，展現出作為設計助手的巨大潛力。

WeGen的主要功能

• 文本到圖像生成：根據用戶的文本描述生成高質量的圖像。
• 條件驅動生成：依據特定條件（如邊緣圖、深度圖、姿態圖）進行圖像生成。
• 圖像編輯與修復：對已有圖像進行修改、修復或擴展。
• 風格遷移：將一種圖像的藝術風格應用到另一張圖像上。
• 多主體生成：在生成的圖像中保留多個參考對象的重要特征。
• 交互式生成：通過自然對話與用戶互動，逐步優化生成結果。
• 創意設計輔助：為用戶提供多樣的生成選項，激發創意靈感。

WeGen的技術原理

• 多模態大語言模型（MLLM）與擴散模型結合：利用CLIP作為視覺編碼器，將圖像轉化為語義特征，并使用擴散模型（如SDXL）作為解碼器，生成高質量的視覺內容，LLM（如LLaMA）則處理自然語言指令，實現文本與視覺信息的有效融合。
• 動態實例一致性（DIIC）：通過視頻序列跟蹤對象的自然變化，確保對象身份的一致性。DIIC數據管道克服了傳統方法在實例身份保持中的不足，使模型在修改圖像時保留關鍵特征。
• 提示自重寫（PSR）機制：基于語言模型對文本提示進行重寫，引入隨機性，從而生成多樣化的圖像。PSR通過離散文本采樣，使模型能夠探索不同的解釋，同時保持語義的一致性。
• 統一框架與交互式生成：WeGen將多種視覺生成任務整合在一個框架內，基于自然對話與用戶互動，逐步優化生成結果，確保保留用戶所滿意的部分。
• 大規模數據集支持：WeGen通過從互聯網視頻提取的大規模數據集進行訓練，數據集包含豐富的對象動態和自動標注的描述，幫助模型學習保持一致性和生成多樣性。

WeGen的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/hzphzp/WeGen
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2503.01115

WeGen的應用場景

• 創意設計：幫助設計師快速生成創意概念圖，激發靈感，適用于廣告、包裝、建筑等多個領域。
• 內容創作：為影視、游戲、動漫等行業提供場景、角色或道具的概念圖，加速創作流程。
• 教育輔助：生成與教學內容相關的圖像，幫助學生更直觀地理解抽象概念。
• 個性化定制：根據用戶需求生成定制化的設計方案，如服裝、家居裝飾等。
• 虛擬社交與娛樂：生成虛擬形象、場景或道具，增強虛擬社交和游戲的沉浸感。

常見問題

• WeGen支持哪些語言？ WeGen支持多種語言的文本輸入，能夠處理多語種的自然對話。
• 如何獲取WeGen？ 用戶可以通過訪問GitHub倉庫下載WeGen，并查看相關文檔以獲取使用指南。
• WeGen生成的圖像質量如何？ WeGen采用先進的擴散模型，生成的圖像質量高，能夠滿足大多數設計需求。
• WeGen是否免費？ WeGen的開源版本可以免費使用，但具體的商業使用可能需要遵循相關的許可證。
• 如何反饋使用體驗？ 用戶可以在GitHub倉庫中提交問題或建議，與開發者進行互動。