An Empirical Study and Analysis of Text-to-Image Generation Using Large Language Model-Powered Textual Representation

📄 arXiv: 2405.12914v2 📥 PDF

作者: Zhiyu Tan, Mengping Yang, Luozheng Qin, Hao Yang, Ye Qian, Qiang Zhou, Cheng Zhang, Hao Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-21 (更新: 2024-07-18)

备注: To appear in ECCV-2024, Project page: https://llm-conditioned-diffusion.github.io/

💡 一句话要点

利用大语言模型提升文本到图像生成中的文本理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到图像生成 大型语言模型 文本编码器 适配器 多语言 长文本上下文 图像质量提升

📋 核心要点

  1. 现有文本到图像生成方法依赖CLIP模型，其文本编码器在语言支持和上下文长度上存在局限性。
  2. 本文提出一种三阶段训练流程，通过轻量级适配器将LLM的强大文本表示能力融入到现有文本到图像模型中。
  3. 实验表明，该方法支持多语言和更长上下文，显著提升了图像生成质量。

📝 摘要（中文）

本文研究了利用大型语言模型（LLM）作为文本编码器，以提升文本到图像生成中的语言理解能力。现有方法通常使用CLIP模型的文本编码器，但其存在仅支持英文、最大token长度限制为77以及模型容量相对有限等问题。本文提出了一种三阶段训练流程，将现有文本到图像模型与LLM有效且高效地集成。具体而言，本文设计了一个轻量级适配器，利用LLM的文本表示快速训练文本到图像模型。实验结果表明，该模型不仅支持多语言，还能处理更长的输入上下文，并生成更高质量的图像。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本到图像生成模型依赖CLIP的文本编码器，该编码器仅支持英文，最大token长度限制为77，且模型容量相对LLM较小，限制了模型对复杂文本的理解能力。因此，如何利用LLM强大的文本理解能力来提升文本到图像生成质量是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用LLM作为文本编码器，替代或增强现有文本到图像模型中的CLIP文本编码器。由于从头开始训练一个基于LLM的文本到图像生成模型需要巨大的计算资源和数据，因此，本文采用了一种更高效的方法，即通过一个轻量级的适配器将LLM的文本表示融入到现有的文本到图像模型中。

技术框架：本文提出的三阶段训练流程如下： 1. LLM文本表示提取：使用预训练的LLM（例如，GPT、BERT等）提取输入文本的文本表示。 2. 适配器训练：设计一个轻量级的适配器网络，将LLM的文本表示映射到现有文本到图像模型的文本编码器的特征空间。该适配器网络通常包含几层线性层或卷积层，参数量较小，易于训练。 3. 文本到图像模型微调：使用适配器输出的文本表示微调现有的文本到图像生成模型，例如Stable Diffusion。

关键创新：本文的关键创新在于提出了一种高效的三阶段训练流程，将LLM的强大文本表示能力融入到现有的文本到图像生成模型中，而无需从头开始训练。通过轻量级适配器的设计，降低了训练成本，使得利用LLM提升文本到图像生成质量成为可能。

关键设计：适配器网络的设计是关键。作者可能尝试了不同的网络结构，例如线性层、卷积层或Transformer层。损失函数通常采用CLIP模型的对比学习损失，或者直接使用文本到图像生成模型的损失函数。此外，如何选择合适的LLM以及如何调整LLM的参数也是重要的设计考虑。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，本文提出的方法在图像生成质量上优于现有方法。通过利用LLM的强大文本表示能力，模型能够生成更清晰、更逼真、更符合文本描述的图像。此外，该方法还支持多语言输入和更长的上下文，使得模型能够处理更复杂的文本描述。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于图像生成领域，例如艺术创作、广告设计、游戏开发等。通过支持多语言和更长的上下文，可以生成更符合用户需求的图像。此外，该方法还可以应用于虚拟现实、增强现实等领域，为用户提供更丰富的视觉体验。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更个性化的图像生成。

📄 摘要（原文）

One critical prerequisite for faithful text-to-image generation is the accurate understanding of text inputs. Existing methods leverage the text encoder of the CLIP model to represent input prompts. However, the pre-trained CLIP model can merely encode English with a maximum token length of 77. Moreover, the model capacity of the text encoder from CLIP is relatively limited compared to Large Language Models (LLMs), which offer multilingual input, accommodate longer context, and achieve superior text representation. In this paper, we investigate LLMs as the text encoder to improve the language understanding in text-to-image generation. Unfortunately, training text-to-image generative model with LLMs from scratch demands significant computational resources and data. To this end, we introduce a three-stage training pipeline that effectively and efficiently integrates the existing text-to-image model with LLMs. Specifically, we propose a lightweight adapter that enables fast training of the text-to-image model using the textual representations from LLMs. Extensive experiments demonstrate that our model supports not only multilingual but also longer input context with superior image generation quality.