视觉概念生成工具 Piece it Together（PiT）：将用户提供的部分视觉组件无缝集成到一个连贯的整体概念中，并同时生成缺失的部分，以生成一个完整且合理的概念

特拉维夫大学和Bria AI的研究人员推出一款创新的视觉概念生成工具 Piece it Together（PiT），能够将用户提供的部分视觉组件无缝集成到一个连贯的整体概念中，并同时生成缺失的部分，以生成一个完整且合理的概念。这种方法特别适用于创意设计领域，例如产品设计、角色概念化和玩具设计等。

• 项目主页：https://eladrich.github.io/PiT
• GitHub：https://github.com/eladrich/PiT

例如，你是一名设计师，正在设计一个全新的角色。你有一些灵感碎片，比如一个独特的翅膀结构或一个特定的发型，但这些只是概念的一部分。使用 Piece it Together（PiT），你可以将这些碎片输入模型，模型会自动补全缺失的部分，生成一个完整的角色设计。例如，输入一个翅膀的图片和一个发型的图片，模型可以生成一个完整的角色，包含身体、面部等其他必要的部分。

主要功能

1. 部分到整体的生成：将用户提供的部分视觉组件（如物体的某个部分、草图等）整合成一个完整的概念。
2. 缺失部分的补全：自动推断并生成缺失的部分，使最终生成的概念在目标领域内合理且完整。
3. 语义操作：在生成的概念上进行语义编辑和操作，例如调整角色的风格、情绪等。
4. 文本条件的恢复：通过 IP-LoRA 技术，恢复生成概念的文本条件控制能力，使生成的图像能够更好地适应不同的场景或风格。

主要特点

1. 基于 IP+ 空间的表示：使用 IP-Adapter+ 的内部表示空间，相比 CLIP 空间，能够更好地保留视觉细节，同时支持语义操作。
2. 轻量级流匹配模型：通过训练一个轻量级的流匹配模型（IP-Prior），能够基于特定领域的先验知识生成连贯的组合。
3. 灵活的输入形式：支持多种输入形式，包括图像片段、草图等，为用户提供更大的灵活性。
4. 多样的输出结果：对于相同的输入，模型可以生成多种合理的输出，帮助设计师探索不同的创意方向。

工作原理

1. 表示空间的选择：
   • 选择 IP-Adapter+ 的内部表示空间（IP+ 空间）作为模型的输入表示。该空间在保留视觉细节的同时，支持语义操作。
   • 将输入的图像片段通过 IP-Adapter+ 编码为 IP+ 向量。
2. IP-Prior 模型训练：
   • 使用生成的数据训练 IP-Prior 模型。数据通过预训练的文本到图像模型（如 Flux-Schnell）生成，包含目标领域的多样化样本。
   • IP-Prior 模型基于流匹配技术，学习如何将输入的图像片段组合成一个完整的概念，并生成缺失的部分。
3. 语义操作：
   • 在 IP+ 空间中，通过计算不同语义方向的向量（如“可爱”到“可怕”），对生成的概念进行语义编辑。
4. 文本条件的恢复：
   • 使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，通过少量样本训练一个适配器，恢复生成概念的文本条件控制能力。

应用场景

1. 角色设计：
   • 设计师可以输入角色的部分特征（如翅膀、眼睛等），模型生成完整的角色设计，并支持进一步的语义编辑，如调整角色的情绪或风格。
   • 生成的角色可以进一步放置在不同的场景中，通过文本条件控制背景。
2. 产品设计：
   • 输入产品的部分设计元素（如形状、材质等），模型生成完整的产品设计，并支持风格调整。
   • 生成的产品设计可以用于虚拟展示，帮助评估设计在不同环境中的效果。
3. 玩具概念化：
   • 输入玩具的部分特征（如动物的头部、服装等），模型生成完整的玩具设计。
   • 生成的玩具设计可以用于市场调研，评估消费者对不同设计的反应。
4. 创意绘画：
   • 输入草图或部分绘画元素，模型生成完整的绘画作品，并支持风格调整。
   • 生成的作品可以用于艺术展览或进一步的创作灵感。

通过这些功能和特点，Piece it Together 为创意设计提供了一个强大的工具，能够帮助设计师更高效地探索和实现他们的创意。