SOWing Information: Cultivating Contextual Coherence with MLLMs in Image Generation

📄 arXiv: 2411.19182v1 📥 PDF

作者: Yuhan Pei, Ruoyu Wang, Yongqi Yang, Ye Zhu, Olga Russakovsky, Yu Wu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-11-28

备注: Project page: https://pyh-129.github.io/SOW/

💡 一句话要点

提出SOW，利用MLLM在图像生成中实现上下文连贯性，提升细节保持和区域一致性。

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图像生成 扩散模型 多模态学习 上下文感知 文本-视觉-图像生成

📋 核心要点

  1. 扩散模型的信息扩散过程容易导致图像区域间的干扰，降低细节保持和上下文一致性。
  2. 提出循环单向扩散（COW）和选择性单向扩散（SOW），实现精确的信息传递和上下文感知。
  3. 实验表明，SOW能够有效控制信息扩散，提升图像生成的质量和上下文连贯性，无需额外学习。

📝 摘要（中文）

扩散生成模型模拟数据空间中的随机游走，使信息在区域间扩散，产生和谐的结果。然而，信息扩散的无序性会导致图像区域间的不必要干扰，降低细节保持能力和上下文一致性。本文将无序扩散重新定义为文本-视觉-图像生成（TV2I）任务的强大工具，在保持图像视觉和语义连贯性的同时，实现像素级的条件保真度。首先，提出了循环单向扩散（COW），提供高效的单向扩散框架，精确传递信息并最小化干扰。在此基础上，进一步提出了选择性单向扩散（SOW），利用多模态大型语言模型（MLLM）来明确图像中的语义和空间关系。SOW结合注意力机制，根据上下文关系动态调节扩散的方向和强度。大量实验表明，可控信息扩散具有巨大的潜力，为更具适应性和通用性的生成模型提供了一条途径，且无需额外的学习。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本-视觉-图像生成（TV2I）任务中，由于扩散模型的信息无序扩散导致的图像区域间干扰问题，具体表现为细节丢失和上下文不一致。现有方法难以在保持像素级条件保真度的同时，维持图像的视觉和语义连贯性。

核心思路：论文的核心思路是将无序扩散转化为可控的信息传递过程。通过引入单向扩散机制，避免信息的双向干扰。同时，利用多模态大型语言模型（MLLM）理解图像的上下文关系，并根据这些关系动态调节扩散的方向和强度，从而实现上下文感知的图像生成。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：循环单向扩散（COW）和选择性单向扩散（SOW）。COW提供了一个高效的单向扩散框架，SOW则在此基础上，利用MLLM提取图像的语义和空间关系，并结合注意力机制，动态调节扩散过程。整个流程无需额外的学习。

关键创新：最重要的创新点在于利用MLLM理解图像上下文，并将其融入到扩散模型的控制中。与传统的扩散模型相比，SOW能够根据图像的语义和空间关系，有选择性地进行信息扩散，从而避免不必要的干扰，提升图像的连贯性和细节保持能力。

关键设计：SOW的关键设计在于如何将MLLM的输出融入到扩散过程中。具体而言，论文使用MLLM提取图像区域间的关系，然后利用注意力机制，根据这些关系动态调节扩散的方向和强度。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了SOW的有效性。实验结果表明，SOW能够在保持像素级条件保真度的同时，显著提升图像的视觉和语义连贯性。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但论文强调SOW无需额外的学习，具有较强的实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像编辑、内容创作、虚拟现实等领域。通过控制图像生成过程中的信息扩散，可以生成更符合用户意图、更具艺术性和实用性的图像内容。未来，该技术有望在智能设计、自动化内容生成等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Originating from the diffusion phenomenon in physics, which describes the random movement and collisions of particles, diffusion generative models simulate a random walk in the data space along the denoising trajectory. This allows information to diffuse across regions, yielding harmonious outcomes. However, the chaotic and disordered nature of information diffusion in diffusion models often results in undesired interference between image regions, causing degraded detail preservation and contextual inconsistency. In this work, we address these challenges by reframing disordered diffusion as a powerful tool for text-vision-to-image generation (TV2I) tasks, achieving pixel-level condition fidelity while maintaining visual and semantic coherence throughout the image. We first introduce Cyclic One-Way Diffusion (COW), which provides an efficient unidirectional diffusion framework for precise information transfer while minimizing disruptive interference. Building on COW, we further propose Selective One-Way Diffusion (SOW), which utilizes Multimodal Large Language Models (MLLMs) to clarify the semantic and spatial relationships within the image. Based on these insights, SOW combines attention mechanisms to dynamically regulate the direction and intensity of diffusion according to contextual relationships. Extensive experiments demonstrate the untapped potential of controlled information diffusion, offering a path to more adaptive and versatile generative models in a learning-free manner.