【AIGC-图片生成视频系列-6】SSR-Encoder：用于主题驱动生成的通用编码器

一. 贡献概述

二. 方法详解

a) 训练阶段

b) 推理生成阶段：

三. 综合结果

四. 注意力可视化

五. 选择性主题驱动图像生成

六. 人体图像生成

七. 可推广到视频生成模型

八. 论文

九. 个人思考

稳定扩散（Stable Diffusion）模型可以让广泛的用户群轻松地根据文本提示生成图像。

但人们越来越感兴趣的领域是主题驱动生成，比如关注焦点从创建通用主题（例如“一只猫”）转移到生成特定实例（例如“这只猫”）。主题驱动定义可以见之前一篇文章DreamTuner（点击可跳转）。

今天要介绍的SSR-Encoder就是可以用于主题驱动生成的通用编码器。

一. 贡献概述

上文提到，人们对主题驱动越来越感兴趣。但通过制作完美的文本提示来生成所需的主题内容是一大难点，并且对大多数用户而言门槛略高。

分析已有的解决策略，可以发现:

主题驱动的图像生成任务通过从参考图像中学习主题，并生成符合身份和风格等特定概念的图像。
一种方法是涉及test-time微调，虽然有效，但需要大量的计算资源来学习每个新主题。
一种方法是将参考图像编码到图像嵌入中以绕过微调成本。但是基于编码器的模型通常需要与基础扩散模型联合训练，限制了它们的通用性。
一个同期工作 IP-adapter 通过学习投影将图像信息注入 U-Net 来解决微调成本和通用性，避免了对基础的文本到图像模型进行微调，从而拓宽了在个性化模型中的应用。

但问题是：

尽管之前的策略都有进步，但经常被忽视的一个关键方面是精准提取主题最丰富的信息表示。
图像是主题、背景和风格的复杂组合，因此专注于有效表现主题的最关键元素至关重要。

如何解决：

文中提出的SSR-Encoder是一种新颖的架构，旨在有选择地从单个或多个参考图像中捕获任何主题。
SSR-Encoder响应各种查询模式，包括文本和掩码，无需测试时微调。
SSR-Encoder结合了 Token-to-Patch Aligner（将查询输入与图像补丁对齐）和保留细节主题编码器（用于提取和保留主题的精细特征），从而生成主题嵌入。这些嵌入与原始文本嵌入结合使用，决定了生成过程。
SSR-Encoder以其模型通用性和效率为特点，适用于一系列自定义模型和控制模块。通过嵌入一致性正则化损失来改进训练。
大量实验证明了SSR-Encoder在多功能和高质量图像生成方面的有效性，表明了其广泛的适用性。

SSR 编码器是一种模型通用编码器，它能够根据所选的图像表示来指导任何定制的扩散模型，用于单个主题驱动的图像生成（顶部分支）或从不同图像（中间分支）生成多个主题驱动的图像通过文本查询或掩码查询，无需任何额外的测试时间微调。此外，我们的 SSR 编码器还可以应用于具有附加控制的可控生成（底部分支）。