德克萨斯大学奥斯汀分校、谷歌和谷歌 DeepMind的研究人员推出一种用于个性化调整扩散模型的新方法RB-Modulation，RB-Modulation 建立在一个新颖的随机最优控制器基础上，其中样式描述符通过终端成本编码所需的属性。由此产生的漂移不仅克服了上述困难，而且还确保了对参考样式的高保真度并遵循给定的文本提示。研究团队还引入了一种基于交叉注意力的特征聚合方案，使 RB-Modulation 能够从参考图像中分离内容和样式。借助理论依据和实证证据，RB-Modulation展示了无需训练即可精确提取和控制内容和样式。此外，此方法允许内容和样式的无缝组合，这标志着脱离了对外部适配器或 ControlNets 的依赖。
- 项目主页：https://rb-modulation.github.io
- GitHub：https://github.com/google/RB-Modulation
- Demo：https://huggingface.co/spaces/fffiloni/RB-Modulation
主要功能：
RB-Modulation的主要功能是让这种图像生成模型能够根据一张参考图片的风格来生成新的图像，同时保持对文本提示的忠实度。比如，你给模型一张“金色熔化风格”的狗的图片，然后说“生成一张猫的图片”，模型就能生成一张风格相似的猫的图片。
主要特点：
- 无需训练： 以往的技术需要对模型进行大量的训练才能让它学会新的风格，但RB-Modulation不需要，它可以即插即用。
- 风格和内容分离： 它能够把风格（比如颜色、纹理）和内容（图像中的实际物体）分开处理，这样生成的图像既符合文本提示，又保留了参考图片的风格。
- 保持多样性： 即使在保持风格一致的情况下，它也能生成多样化的图像，不会重复相同的图像。
工作原理：
RB-Modulation通过一种称为“随机最优控制”的方法来调整扩散模型的反向动态。你可以把它想象成一种导航系统，它知道起点（文本提示和参考图片）和终点（生成的图像），然后找到一条最佳路径，确保生成的图像既符合文本描述，又具有参考图片的风格。
具体应用场景：
- 艺术创作： 艺术家可以用它来生成具有特定风格的图像，比如模仿梵高或毕加索的风格。
- 游戏开发： 游戏设计师可以用它来快速生成符合游戏世界观的图像。
- 个性化图像生成： 用户可以上传一张自己喜欢的风格图片，然后生成一系列具有相同风格的新图像。
总的来说，RB-Modulation是一种强大的工具，它让图像生成模型更加灵活和个性化，而不需要复杂的训练过程。
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