用GPT-4實現(xiàn)可控文本圖像生成，UC伯克利&微軟提出新框架Control-GPT
文本到圖像生成領域近兩年取得了很大的突破，從 GAN 到 Stable Diffusion，圖像生成的速度越來越快，生成效果越來越好。然而，AI 模型生成的圖像在細節(jié)上還有很多瑕疵，并且使用自然語言指定對象的確切位置、大小或形狀存在一定的困難。為了生成精準、高質(zhì)量的圖像，現(xiàn)有方法通常依賴于廣泛的提 prompt 工程或手動創(chuàng)建圖像草圖。這些方法需要大量的人工工作，因此非常低效。
最近，來自加州大學伯克利分校（UC 伯克利）和微軟研究院的研究者從編程的角度思考了這個問題。當前，用戶能夠使用大型語言模型較好地控制代碼生成，這讓該研究看到了編寫程序來控制生成圖像細節(jié)的可能，包括物體的形狀、大小、位置等等。基于此，該研究提出利用大型語言模型（LLM）生成代碼的功能實現(xiàn)可控型文本到圖像生成。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.18583.pdf
該研究提出了一個簡單而有效的框架 Control-GPT，它利用 LLM 的強大功能根據(jù)文本 prompt 生成草圖。Control-GPT 的工作原理是首先使用 GPT-4 生成 TikZ 代碼形式的草圖。如下圖 1 (c) 所示，程序草圖（programmatic sketch）是按照準確的文本說明繪制的，隨后這些草圖被輸入 Control-GPT。Control-GPT 是 Stable Diffusion 的一種變體，它能接受額外的輸入，例如參考圖像、分割圖等等。這些草圖會充當擴散模型的參考點，使擴散模型能夠更好地理解空間關系和特殊概念，而不是僅僅依賴于文本 prompt。這種方法使得 prompt 工程和草圖創(chuàng)建過程不再需要人為干預，并提高了擴散模型的可控性。
我們來看一下 Control-GPT 方法的具體細節(jié)。
方法
對圖像生成來說，訓練過程的一個較大挑戰(zhàn)是缺乏包含對齊文本和圖像的數(shù)據(jù)集。為了解決這個難題，該研究將現(xiàn)有實例分割數(shù)據(jù)集（例如 COCO 和 LVIS）中的實例掩碼轉換為多邊形的表示形式，這與 GPT-4 生成的草圖類似。
然后，該研究構建了一個包含圖像、文本描述和多邊形草圖的三元數(shù)據(jù)集，并微調(diào)了 ControlNet。該研究發(fā)現(xiàn)這種方法有助于更好地理解 GPT 生成的草圖，并且可以幫助模型更好地遵循文本 prompt 指令。
ControlNet 是擴散模型的一種變體，它需要額外的輸入條件。該研究使用 ControlNet 作為基礎圖像生成模型，并通過編程草圖和 grounding token 的路徑對其進行擴展。
框架
如下圖 2 所示，在 Control-GPT 中，首先 GPT-4 會根據(jù)文本描述生成 TikZ 代碼形式的草圖，并輸出圖像中物體的位置。然后該研究用 LATEX 編譯 TikZ 代碼，將草圖轉換為圖像格式，再將編程草圖、文本描述和物體位置的 grounding token 提供給經(jīng)過調(diào)優(yōu)的 ControlNet 模型，最終生成符合條件的圖像。
使用 GPT-4 生成的草圖訓練 ControlNet 是必要的，因為預訓練的 ControlNet 不理解生成的草圖，不能將其轉換為現(xiàn)實圖像。為了 prompt GPT-4，該研究要求用戶遵循如下的 prompt 樣本，以讓 GPT-4 請求 TikZ 代碼片段的結構化輸出，以及相關物體的名稱和位置。然后，該研究使用 GPT-4 的輸出來編譯草圖圖像并獲得 grounding token。
LLM 繪制草圖的準確性如何
Control-GPT 的精度取決于 LLM 生成草圖時的準確性和可控性。因此，該研究對 LLM 在草圖生成方面的性能進行了基準測試。實驗結果表明 GPT 系列模型在草圖生成方面明顯優(yōu)于 LLaMa 等開源模型，并且 GPT-4 在遵循文本指令方面表現(xiàn)出驚人的高準確性（約 97%）。
該研究對 Control-GPT 和一些經(jīng)典模型的生成結果進行了人工評估，結果表明當圖像中包含兩個不相關的罕見物體組合時，一些模型的生成效果比較差，而 Control-GPT 的生成結果相對較好，如下表 2 所示：
查詢 LLMs，生成一個 TikZ 代碼片段來描述給定的文本，進而檢查 LLMs 的性能。如下表 1 所示，GPT-series 模型的大多數(shù)代碼片段都可以編譯為有效的草圖，而 LLaMA 和 Alpaca 的輸出要么是空的，要么不可運行。在 GPT-series 模型中，最新的 GPT-4 在 95 個查詢中只有 3 次失敗，這些查詢成功地生成了有效草圖，在遵循文本指令方面的成功率大約有 97%。ChatGPT 是 GPT-3.5 的 RLHF 微調(diào)版本，其性能明顯低于原始 GPT-3.5。在調(diào)優(yōu)過程中，聊天能力和代碼生成之間可能存在著權衡。
在下圖 4 中，研究者提供了一個來自 GPT 系列模型的可視化草圖例子。雖然生成的草圖不如照片那樣逼真，但它們往往能捕捉到語義，并正確推理出物體的空間關系。生成的草圖經(jīng)常出人意料地通過簡單的代碼片斷來正確處理物體形狀。
下圖最后一行展示了 GPT-4 的一個失敗案例，即模型無法生成物體形狀，而 GPT-3.5 卻能給出一個正確的草圖。GPT-4 在草圖生成方面的高精度帶來的啟發(fā)是：可以使用它來提高圖像生成模型的可控性。
實驗
基于 Visor 數(shù)據(jù)集，研究者對 Control-GPT 進行了一系列實驗設置的評估，測試其在空間關系、物體位置和大小方面的可控性。他們還將評估擴展到多個物體和分布外的 prompt。廣泛的實驗表明，Control-GPT 可以大大提升擴散模型的可控性。
下表 3 中列出了定量評估結果?？梢钥吹?，Control-GPT 模型可以在給定的一些規(guī)格下更好地控制物體的大小和位置。與幾乎無法控制物體位置和尺寸的 Stable Diffusion 模型（SD-v1.5）相比，Control-GPT 將總體精度從 0% 提高到 14.18%。與現(xiàn)成的 ControlNet 相比，Control-GPT 在所有指標上也取得了更好的表現(xiàn)，獲得了從 8.46% 到 4.18% 的整體改善。這些結果展示了本文的 LLM 集成框架在更細化和精確控制圖像生成過程方面的潛力。
視覺化。下圖 6 展示了定性評估結果，可以看到，ControlGPT 可以按照物體位置和尺寸的規(guī)范繪制物體。相比之下，ControlNet 也能遵循，但卻很難生成正確的物體，而 Stable Diffusion 則無法遵循規(guī)范。
對空間關系的消融實驗。研究者還探討了模型是否對不同類型的空間關系（如左 / 右 / 上 / 下）有偏好，作為空間關系基準分析的一部分。從下表 4 中可以看出，Control-GPT 在 Visor Score 和物體準確性方面一直比所有的基線模型工作得更好。
多個物體之間的關系。研究者對 Control-GPT 生成多個物體的能力進行了進一步的評估，這些物體的空間關系由 prompt 指定。下圖 7 展示了一些例子，Control-GPT 能理解不同物體之間的空間關系，并在 GPT-4 的幫助下將它們放入布局中，表現(xiàn)出了更好的性能。
可控性與圖像逼真度。通常，在生成逼真圖像與遵循精確布局之間往往存在著妥協(xié)，特別是對于分布外的文字 prompt。如下圖 8 所示，（a）是一個例子，生成的圖像完全遵循布局，但這導致了圖像中的一些偽影；而在（b）中，照片往往看起來很逼真，但沒有很好地遵循草圖。
更多研究細節(jié)，可參考原論文。
