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论文Attend-and-Excite 项目介绍
项目背景
随着技术的进步，现代的文本到图像生成模型已经取得了不小的成果。这些模型能根据给定的文本提示生成丰富多样且具有创意的图像。不过，目前最先进的扩散模型在生成时，依然可能无法完全呈现出输入文本提示中的所有语义细节。这种情况被研究人员称为“灾难性忽视”，即模型可能无法生成某些文本提示中的对象，或者不能正确地将属性（例如颜色）与相应的对象绑定。
Attend-and-Excite 方法的提出
为了解决上述问题，Attend-and-Excite 引入了生成语义指导(Generative Semantic Nursing, 简称 GSN)的概念。这是一种在推理过程中实时介入生成过程的方法，旨在提高生成图像对文本提示的忠实度。Attend-and-Excite 方法通过调整模型的交叉注意力机制，确保模型能关注到文本提示中的所有主体词汇，并增强它们的激活，使生成图像更加贴近文本描述。
方法概述
使用 Attend-and-Excite 方法，可以在图像生成过程中引导模型修改交叉注意力值，使生成结果更忠于输入文本提示。以 Stable Diffusion 模型为例，单纯依靠其自身（如上部图示），可能难以生成包含多个对象（如马和狗）的图像。而通过加入 Attend-and-Excite 方法（如下部图示），可以强化主体词汇，从而生成更符合文本提示语义的图像。
使用说明
要生成图像，可以运行 run.py 脚本。例如：
python run.py --prompt "a cat and a dog" --seeds [0] --token_indices [2,5]
- 若要在 Stable Diffusion 2.1 上应用 Attend-and-Excite，可使用参数
--sd_2_1 True。 - 可以通过传递种子的列表运行多个种子，例如
--seeds [0,1,2,3]。 - 如果没有提供要更改的词汇索引列表，会根据 Stable Diffusion 的分词器分词，并展示每个词汇的索引，用户可自行指定要更改的索引。
- 若希望不使用 Attend-and-Excite，仅运行标准的 Stable Diffusion 模型，可以使用
--run_standard_sd True参数。
生成的图像会自动保存到指定路径。
资源和评价
- 提供 Jupyter 笔记本用于重现论文中的图像生成和交叉注意力图解释。
- 提供了计算图像基于 CLIP 相似度的代码，用于图像与指导文本提示的相似性评估。
- 提供用于生成图像的评价提示。
项目贡献与引用
该项目基于 diffusers 库和 Prompt-to-Prompt 代码库的资源构建。如果使用此代码进行研究，请按给定格式引用相关工作。
