中山大学和联想研究院提出AutoStudio: 是一种无需训练的多代理框架，用于多轮交互式图像生成，能够在生成多样化图像的同时保持主体一致性。

AutoStudio 采用三个基于 LLM 的智能体来解释人类意图并为 SD 模型生成适当的布局指导。此外，还引入了一种新颖的 P-UNet 架构和一种主题初始化生成方法，以增强具有主题感知特征的 SD 模型，最终有助于生成具有多主题一致性的高质量图像。大量实验验证了 AutoStudio 在各种任务中的卓越性能，为先进且用户友好的 T2I 应用程序开辟了新的可能性。

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项目地址：https://howe183.github.io/AutoStudio.io/

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.01388

代码链接：https://github.com/donahowe/AutoStudio

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AutoStudio：在多轮交互式图像生成中制作一致的主题

摘要

由于尖端的文本转图像 (T2I) 生成模型已经擅长生成出色的单幅图像，因此一项更具挑战性的任务，即多轮交互式图像生成，开始引起相关研究界的关注。此任务要求模型与用户进行多轮交互以生成连贯的图像序列。但是，由于用户可能频繁切换主题，因此当前的努力很难在生成多样化图像的同时保持主题一致性。为了解决这个问题，我们引入了一个无需训练的多智能体框架，称为 AutoStudio。

AutoStudio 使用三个基于大型语言模型 (LLM) 的智能体来处理交互，以及一个基于稳定扩散 (SD) 的智能体来生成高质量图像。具体来说，AutoStudio 包括

• 一个主题管理器，用于解释交互对话并管理每个主题的上下文;

• 一个布局生成器，用于生成细粒度的边界框以控制主题位置;

• 一个主管，用于提供布局改进建议;

• 一个抽屉，用于完成图像生成。

此外，我们引入了 Parallel-UNet 来替换抽屉中的原始 UNet，它采用两个并行的交叉注意模块来利用主题感知特征。我们还引入了一种主题初始化生成方法来更好地保留小主题。我们的 AutoStudio 可以以交互和一致的方式生成一系列多主题图像。在公开的 CMIGBench 基准和人类评估上进行的大量实验表明，AutoStudio 在多个回合中保持了良好的多主题一致性，并且它还将平均 Frechet 初始距离和平均字符-字符相似度的当前最佳性能提高了 13.65%，提高了 2.83%。

方法

AutoStudio 的总体结构。AutoStudio 利用四个代理和一个主题数据库来完成多轮多主题交互式图像生成：

• 主题管理器解释用户对话；

• 布局生成器提供布局；

• 主管提供布局细化建议；

• 绘图员根据细化的布局和主题数据库生成图像。

主题初始化生成方法的总体结构。

P-UNet的整体结构，其中核心组件是并行的文本和图像交叉注意模块。

效果展示

连续对话

多轮交互式图像生成

多功能绑定

结论

本文介绍了 AutoStudio，这是一种新型的无需训练的多智能体框架，可成功解决多轮交互式图像生成问题。AutoStudio 采用三个基于 LLM 的智能体来解释人类意图并为 SD 模型生成适当的布局指导。此外，还引入了一种新颖的 P-UNet 架构和一种主题初始化生成方法，以增强具有主题感知特征的 SD 模型，最终有助于生成具有多主题一致性的高质量图像。大量实验验证了 AutoStudio 在各种任务中的卓越性能，为先进且用户友好的 T2I 应用程序开辟了新的可能性。