❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用，也会不定期分享自己的想法和开源实例，欢迎关注我哦！

🥦 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 🥦

🚀 快速阅读

1. 功能：支持多种视觉控制类型，提升图像生成质量。
2. 技术：基于 Stable Diffusion 模型，整合视觉信息与文本提示。
3. 应用：广泛应用于创意设计、数字艺术、广告营销等领域。

正文

VersaGen 是什么

VersaGen 是一款生成式 AI 代理，专注于文本到图像合成中的视觉控制能力。它能够处理包括单一视觉主体、多个视觉主体、场景背景及其任意组合在内的多种视觉控制类型。通过在已有的文本主导的扩散模型上训练适配器，VersaGen 成功地将视觉信息融入图像生成过程中。

VersaGen 引入了多种优化策略，显著提升了生成图像的质量和用户体验。其灵活性和包容性使用户能够根据自己的需求和偏好选择控制级别，从而让创意过程变得更加有趣和高效。

VersaGen 的主要功能

• 多样化视觉控制：支持用户通过四种类型的视觉控制生成图像，包括单个视觉主体、多个视觉主体、场景背景及其任意组合。
• 适配器训练：在文本到图像（T2I）模型上训练适配器，整合视觉信息到文本主导的扩散过程中。
• 优化策略：在推理阶段引入三种优化策略，改善生成结果和提升用户体验。
• 用户友好的交互：通过直观的输入方法和强大的生成能力，提高用户在图像生成过程中的效率和满意度。

VersaGen 的技术原理

• 基础生成模型（FGM）：基于 Stable Diffusion 作为基础生成模型，负责文本到图像的生成。
• 用户绘图编码器（UDE）：处理用户输入的绘图，将混合绘图编码成潜在表示，用于更新基础生成模型的可训练副本进行微调。
• 多模态冲突解决器（MCR）：在推理阶段解决用户绘图和文本提示之间的潜在冲突，确保生成的图像能够整合不同模态的一致性信息。
• 视觉定位：基于 T2I 模型的语义分割能力，自动定位用户提供的视觉控制元素在适当的局部上下文中。
• 推理优化：包括多对象解耦和自适应控制强度策略，适应现实世界的应用，解决用户输入的多样性和不精确性问题。

资源

• GitHub 仓库：https://github.com/FelixChan9527/VersaGen
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.11594v2

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用，也会不定期分享自己的想法和开源实例，欢迎关注我哦！

🥦 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 🥦