FaR: Enhancing Multi-Concept Text-to-Image Diffusion via Concept Fusion and Localized Refinement
作者: Gia-Nghia Tran, Quang-Huy Che, Trong-Tai Dam Vu, Bich-Nga Pham, Vinh-Tiep Nguyen, Trung-Nghia Le, Minh-Triet Tran
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-04
💡 一句话要点
FaR：通过概念融合和局部细化增强多概念文本到图像扩散模型
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 文本到图像生成 扩散模型 概念融合 局部细化 数据增强 属性泄露 多概念生成
📋 核心要点
- 现有文本到图像生成方法在处理多个新概念时，容易过拟合且存在属性泄露问题，尤其是在类别相似的主题之间。
- FaR通过概念融合扩充训练数据，并引入局部细化损失函数来对齐注意力图，从而防止过拟合和属性泄露。
- 实验结果表明，FaR在防止过拟合和属性泄露的同时，保持了照片真实感，并优于其他先进方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Fuse-and-Refine (FaR) 的新方法，旨在解决文本到图像生成任务中生成多个新概念的挑战。现有方法在少量样本上训练时容易过拟合，并且存在属性泄露问题，尤其是在类别相似的主题（例如，两种特定的狗）之间。FaR通过概念融合技术和局部细化损失函数来应对这些挑战。概念融合通过将参考主体与背景分离，并将它们重组为复合图像来系统地扩充训练数据，从而增加多样性，缓解了有限训练样本的窄分布导致的过拟合问题。此外，引入局部细化损失函数，通过将每个概念的注意力图与其正确的区域对齐，来保留主题的代表性属性，有效防止属性泄露，确保扩散模型在去噪过程中区分相似的主题，而不会混合它们的注意力图。通过同时微调特定模块，FaR平衡了新概念的学习和先前学习知识的保留。实验结果表明，FaR不仅可以防止过拟合和属性泄露，同时保持照片真实感，而且优于其他最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决文本到图像生成任务中，生成多个新概念时遇到的困难，特别是当训练数据有限且概念之间存在相似性（例如，不同品种的狗）时，模型容易过拟合，并且不同概念的属性会相互泄露，导致生成图像质量下降。现有方法难以在少量样本上训练出泛化能力强的模型，并且无法有效区分相似概念。
核心思路：FaR的核心思路是通过数据增强和损失函数设计，来提高模型对新概念的泛化能力，并防止属性泄露。具体来说，通过概念融合来增加训练数据的多样性，缓解过拟合；通过局部细化损失函数来约束模型学习到的注意力图，确保每个概念的注意力集中在正确的区域，从而防止属性泄露。
技术框架：FaR方法主要包含两个关键模块：概念融合（Concept Fusion）和局部细化损失（Localized Refinement loss）。概念融合模块负责生成更多样化的训练数据，它将不同的主体和背景进行组合，创建新的训练样本。局部细化损失则在训练过程中约束模型的行为，确保模型能够正确区分不同的概念。整体流程是在扩散模型的基础上，使用概念融合生成的数据进行微调，并使用局部细化损失来优化模型参数。
关键创新：FaR的关键创新在于将数据增强和损失函数设计相结合，来解决多概念生成中的过拟合和属性泄露问题。概念融合是一种简单有效的数据增强方法，可以显著提高训练数据的多样性。局部细化损失则是一种新的损失函数，可以有效地约束模型的注意力行为，防止属性泄露。与现有方法相比，FaR不需要复杂的网络结构修改，而是通过数据和损失函数的优化，来提高生成质量。
关键设计：概念融合的关键在于如何有效地分离主体和背景，并进行合理的组合。论文中可能使用了图像分割或目标检测技术来实现主体和背景的分离。局部细化损失的关键在于如何定义每个概念的正确区域，并计算注意力图与该区域之间的差异。这可能涉及到使用预训练的模型来提取概念的语义信息，或者使用人工标注来定义概念的区域。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FaR方法在多概念生成任务中取得了显著的性能提升。与现有方法相比，FaR不仅能够生成更高质量的图像，而且能够有效地防止过拟合和属性泄露。具体的性能数据（例如FID分数、CLIP分数等）以及与其他基线方法的对比结果（例如，在特定数据集上的提升幅度）需要在论文中查找。
🎯 应用场景
FaR方法在文本到图像生成领域具有广泛的应用前景，例如可以用于生成具有多个自定义对象的图像，用于广告设计、游戏开发、虚拟现实等领域。该方法还可以用于教育领域，例如生成包含多个概念的教学图像，帮助学生更好地理解知识。此外，该方法还可以用于图像编辑和修复，例如将不同的对象融合到一张图像中，或者修复图像中的缺失部分。
📄 摘要（原文）
Generating multiple new concepts remains a challenging problem in the text-to-image task. Current methods often overfit when trained on a small number of samples and struggle with attribute leakage, particularly for class-similar subjects (e.g., two specific dogs). In this paper, we introduce Fuse-and-Refine (FaR), a novel approach that tackles these challenges through two key contributions: Concept Fusion technique and Localized Refinement loss function. Concept Fusion systematically augments the training data by separating reference subjects from backgrounds and recombining them into composite images to increase diversity. This augmentation technique tackles the overfitting problem by mitigating the narrow distribution of the limited training samples. In addition, Localized Refinement loss function is introduced to preserve subject representative attributes by aligning each concept's attention map to its correct region. This approach effectively prevents attribute leakage by ensuring that the diffusion model distinguishes similar subjects without mixing their attention maps during the denoising process. By fine-tuning specific modules at the same time, FaR balances the learning of new concepts with the retention of previously learned knowledge. Empirical results show that FaR not only prevents overfitting and attribute leakage while maintaining photorealism, but also outperforms other state-of-the-art methods.