Unity推出IPAdapter-Instruct，它是一种用于图像生成的新技术，特别是在处理基于图像的条件化时，能够更精确地理解用户的意图。简单来说，这个模型可以让用户通过添加指令性提示（Instruct Prompts），来更细致地控制图像生成过程，比如风格转换、对象提取等。IPAdapter-Instruct结合了自然图像条件化与“指导”提示，可以在对同一条件图像的不同解释之间切换：是风格转换、对象提取、两者兼有还是其他？IPAdapter-Instruct 能够高效地学习多项任务，并且相比专门针对每项任务的模型，在质量上的损失极小。
- 项目主页：https://unity-research.github.io/IP-Adapter-Instruct.github.io
- GitHub：https://github.com/unity-research/IP-Adapter-Instruct
- 模型：https://huggingface.co/CiaraRowles/IP-Adapter-Instruct
- Demo：https://huggingface.co/spaces/unity/IP-Adapter-Instruct
例如，你是一名平面设计师，需要为一个项目创建一系列具有特定风格的图像。使用IPAdapter-Instruct，你可以选择一个参考图像，并添加一个文本指令，比如“转换风格为印象派”，模型就会生成具有印象派风格的新图像。如果你想要提取参考图像中的对象并将其放入一个全新的场景中，你可以给出相应的指令，模型会根据指令生成新的图像。
主要功能和特点：
- 多任务学习：IPAdapter-Instruct能够同时学习多种图像条件化任务，比如复制图像、风格转换、构图复制、对象提取和人脸提取，而不需要单独训练每个任务的模型。
- 灵活性：通过文本指令，用户可以告诉模型他们想要如何解释条件图像，是想要风格相似、包含相同对象、相同背景或相同构图的图像。
- 高效训练：与分别训练多个模型相比，IPAdapter-Instruct可以更高效地学习所有任务，减少了训练时间和成本。
工作原理：
- IPAdapter-Instruct基于扩散模型，这类模型通过学习如何逆转图像逐渐加入噪声的过程来生成图像。
- 它引入了一个“指令”（Instruct），这是一个额外的文本提示，帮助模型理解用户的具体意图。
- 模型利用一个预训练的文本条件模型，并添加了一个交叉注意力层来处理投影后的图像条件。
- 通过训练，模型学会根据条件图像和文本指令生成图像，同时保持原始模型层不变，以保持其生成性能和表达性。
具体应用场景：
- 艺术创作：艺术家可以使用这个模型来探索不同的风格和构图，而无需从头开始创作。
- 内容创作：内容创作者可以利用这个模型快速生成符合特定主题或风格的图像。
- 设计和原型制作：设计师可以使用这个模型来快速迭代设计概念，通过不同的风格和布局选项来探索创意。
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