Piece it Together（PiT）：將部分組件整合到一個(gè)完整的概念中，并生成缺失的部分。

映技派于2025-03-24發(fā)布在Ai產(chǎn)品

Piece it Together（PiT）是什么？

Piece it Together（PiT）是由特拉維夫大學(xué)和Bria ai的研究人員開發(fā)的一種視覺概念生成框架。它能夠?qū)⒂脩籼峁┑牟糠忠曈X組件無縫集成到一個(gè)連貫的整體概念中，并同時(shí)生成缺失的部分，從而生成一個(gè)完整且合理的概念，也就是說，你只需要隨機(jī)輸入幾個(gè)圖像，比如一張翅膀、一撮頭發(fā)、一只眼睛，它就能自動(dòng)幫你生成一幅完整圖像。這種方法特別適用于創(chuàng)意設(shè)計(jì)領(lǐng)域，例如角色設(shè)計(jì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和玩具設(shè)計(jì)等。

PiT功能特征

部分到整體的生成：將用戶提供的部分視覺組件（如物體的某個(gè)部分、草圖等）整合成一個(gè)完整的概念。
缺失部分的補(bǔ)全：自動(dòng)推斷并生成缺失的部分，使最終生成的概念在目標(biāo)領(lǐng)域內(nèi)合理且完整。
語義操作：在生成的概念上進(jìn)行語義編輯和操作，例如調(diào)整角色的風(fēng)格、情緒等。
文本條件的恢復(fù)：通過IP-LoRA技術(shù)，恢復(fù)生成概念的文本條件控制能力，使生成的圖像能夠更好地適應(yīng)不同的場(chǎng)景或風(fēng)格。
基于IP+空間的表示：使用IP-Adapter+的內(nèi)部表示空間，相比CLIP空間，能夠更好地保留視覺細(xì)節(jié)，同時(shí)支持語義操作。
輕量級(jí)流匹配模型：通過訓(xùn)練一個(gè)輕量級(jí)的流匹配模型（IP-Prior），能夠基于特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)生成連貫的組合。
靈活的輸入形式：支持多種輸入形式，包括圖像片段、草圖等，為用戶提供更大的靈活性。
多樣的輸出結(jié)果：對(duì)于相同的輸入，模型可以生成多種合理的輸出，幫助設(shè)計(jì)師探索不同的創(chuàng)意方向。

PiT應(yīng)用場(chǎng)景

角色設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)師可以輸入角色的部分特征（如翅膀、眼睛等），模型生成完整的角色設(shè)計(jì)，并支持進(jìn)一步的語義編輯，如調(diào)整角色的情緒或風(fēng)格。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)：輸入產(chǎn)品的部分設(shè)計(jì)元素（如形狀、材質(zhì)等），模型生成完整的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，并支持風(fēng)格調(diào)整。
玩具概念化：輸入玩具的部分特征（如動(dòng)物的頭部、服裝等），模型生成完整的玩具設(shè)計(jì)。
創(chuàng)意繪畫：輸入草圖或部分繪畫元素，模型生成完整的繪畫作品，并支持風(fēng)格調(diào)整。

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