DynamicControl —— 由腾讯优图与南洋理工大学等多个机构共同研发的全新动态条件控制图像生成框架

DynamicControl指的是什么？

DynamicControl是由腾讯优图与南洋理工、浙江大学等科研机构共同研发的一款创新框架，旨在将多模态大语言模型（MLLM）的推理能力融入文本转图像（T2I）任务中。该框架通过灵活选择不同的条件来实现动态多重控制对齐，显著提升了生成图像的可控性，并维持了高质量和图文一致性的标准。其架构允许多种控制信号进行组合，并能根据各条件的重要性及其内在联系自适应地选取不同数量与类型的条件，从而优化输出结果以更接近原始图像的目标。

DynamicControl的核心特性

• 组合动态条件DynamicControl能够灵活地整合多种控制信号，并能智能挑选各类及数量不等的条件参数，从而达成更加精准与详尽的图像合成效果。
• 情况分析工具利用整合的多功能大型语言模型（MLLM）创建一个高性能的条件评价系统，并通过基于双向环控系统的评分顺序来改进条件排列。
• 提升可管理性试验数据表明，DynamicControl显著提升了控制精度，在不损害图像质量和图文匹配度的前提下实现了这一增强。
• 处理复杂条件情境该架构克服了当前技术在应对多重情境时效率不足或是局限于特定数目情境的问题，提出了一种更为综合的方案以有效处理多样化的状况。

DynamicControl的工作机制

• 双重周期调节器（Dual-Period Regulator）DynamicControl 利用双重循环控制机制为所有的输入参数创建初始的真实评分序列。该过程涉及通过预先训练好的生成模型和鉴别模型对给定的图片属性及文本提示进行图象合成，并从中抽取相应的图像特征。在此期间，双重循环控制器会计算所提取出的特征与原始设定条件的一致性程度，以及它们在像素级别上与原图之间的相似度，最终得出一个综合评分列表。
• 多元化的大型语言模型（MLLM）DynamicControl融合了多种类型的大型语言模型（例如LLaVA），以创建一个高效的条件评价工具。该评价工具接收各类条件及可以引导的操作指示为输入，并利用双重循环控制机制来优化这些条件的最优排列顺序，通过评分进行排序。
• 多重控制调整器（Multiple-Control Modifier）DynamicControl创新性地开发了一种高效且灵活的多重调控适配器，能够根据各种情况智能选择并实现动态多条件对齐。该适配器通过从变化中的视觉信息中提取特征图，并整合这些特征来调整ControlNet，从而加强对生成图像过程的掌控能力。
• 基于情境的条件筛选DynamicControl 允许灵活地组合多种控制信号，并具备智能选取各类及数量不等条件的能力。这保证了训练过程能够针对各类型数据输入的特定需求与微妙差异做出个性化调整，从而增强模型的应用效果和工作效率。
• 灵活调整机制DynamicControl的灵活调整能力使得其能够兼容多变且丰富的控制情形，无论是在数目还是种类方面都不会产生矛盾，具体应用方式会在训练过程中依据各数据集的独特属性而定。

DynamicControl项目的网址

• 官方网站项目的入口访问该链接以查看关于动态控制的项目详情：https://hithqd.github.io/projects/Dynamiccontrol
• GitHub代码库：可在 GitHub 上找到由 hithqd 维护的 DynamicControl 项目页面。
• 关于技术的arXiv学术文章在学术论文数据库中可以找到这篇文档的链接: https://arxiv.org/abs/2412.03255，这里提供了研究的预印本版本。请注意，直接访问PDF文件的正确链接格式通常是包含“pdf”而不是“abs”。

DynamicControl的使用场合

• 创意艺术作品DynamicControl在艺术创作领域有着广泛应用，它能够辅助创作者依据具体的视觉构想来制作图片，比如打造包含独特风格或特定要素的艺术佳作。
• 游戏开发于游戏开发的范畴内，DynamicControl能够加速创建游戏环境、人物及物品的设计草图，从而提升创作工作效率。
• 宣传视频创作在广告领域中，利用DynamicControl可以创作出引人注目的广告图片，并依据具体的文字描述与视觉效果要求来个性化设计这些图象的内容。
• 定制化内容创作借助于广泛使用的AI绘图与创作软件，DynamicControl能够迎合使用者对于独特及量身定做的内容需求，呈现更加贴合个人喜好的图像体验。