ImageRAG – 一种利用检索加强生成的图片创作技术

ImageRAG指的是什么？

ImageRAG 是一种采用检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 的图像创作方案，它利用动态搜索相关的图片来加强文本转图像（T2I）模型在处理罕见或未见过的概念时的表现能力。该技术建立在现有的基于条件的图像生成模型之上，并且无需专门针对RAG进行训练即可提高所生成图像的真实性和相关性。

ImageRAG的核心特性

• 运动影像搜索依据文字提示实时搜索关联的图片，并将其作为背景信息供给基础的文字转图像模型，以指导创作流程。
• 增强稀有理念的创造利用查找相关的图片作为参照，来克服常规模型在创造稀有观念时遇到的难题。
• 多种形态的创作技能融合文字与图片信息，创建更加契合情境的画面。
• 定制化创建支援提供定制化创作服务，比如融合用户上传的图片和系统查找的参照图来创建独特的视觉场景。
• 增强图片制作的逼真效果：利用庞大的图片资料库，ImageRAG 借助搜索强化方法让人工智能创造的图象更加逼真和精细，并解决了常规生成算法中出现的“虚假”现象。
• 适应性和延展性：ImageRAG 的架构被精心设计以具备极高的灵活度与扩展能力，能够依据具体要求对各组成部分实施扩充或是更新。

ImageRAG的核心技术机制

• 动态影像搜寻指导创作：ImageRAG 通过分析提供的文字描述来查找相应的图片，并把这些图片用作背景信息传递给基本的文本转图像(T2I)系统，以此指导图像创建流程。利用外界获取的图片为参照标准，能有效提升模型对所需创作主题的理解和表现能力。
• 辨识遗漏的概念：通过视觉语言模型（VLM）来评估初步产生的图片是否符合文本说明的要求。一旦发现任何差异，该模型能够辨识出未包含的概念，并创建一个详尽的搜索描述，以便于之后执行图像搜寻任务。
• 图片搜索及指导创作：根据创建的搜索说明，从外部数据集（例如 LAION）中找出与其最为匹配的照片。找到的照片将被用作参照输入至文本转图像模型中，以辅助该模型产出更加贴合文字描述的画面。
• 不需要进一步的培训：ImageRAG 无需针对基础模型进行特定的 RAG 训练，它能够利用现有的图像条件生成能力，并展现出强大的兼容性，适用于多个文本到图像(T2I)模型，例如 SDXL 和 OmniGen。

访问ImageRAG项目的页面链接

• 官方网站PROJECT访问此页面以查看图像相关资源和信息：https://rotem-shalev.github.io/ImageRAG/
• GitHub代码库访问该项目的GitHub页面：https://github.com/rotem-shalev/ImageRAG，探索其详细内容。
• 关于arXiv的技术文章访问该论文的PDF版本，请使用此链接：https://arxiv.org/pdf/2502.09411，以获取详细内容。

ImageRAG的使用情境

• 创新设计及素材创作：ImageRAG 有助于设计人员及创意专业人士迅速创建与特定主题相匹配的视觉内容，比如创作具有独特艺术风格或是设定背景的插图、宣传海報和营销材料。
• 定制化图片创作：借助用户上传的图片与个人理念的融合，ImageRAG 可以创造出定制化的图像集锦。比如把用户的爱宠置入各种创新背景之中，像是展示在咖啡杯表面、作为乐高人物出现，或是成为课堂上的特别讲师授课给狗狗们。
• 品牌宣传和市场推广：公司能够利用 ImageRAG 创作出符合其品牌风格的视觉材料，迅速满足各类市场营销活动及广告要求。
• 教学和训练资料：于教育行业中，ImageRAG 能够创建适用于授课的图片资源，涵盖科学绘图、历史情景再现及模拟实验空间等方面的内容，旨在协助学生们提升理解力与记忆力。
• 电影和休闲娱乐：在电影、电视剧及游戏的创作过程中，ImageRAG 能够迅速创建概念艺术、人物设计或是环境布景，从而加快创意工作的进度。