OdysseyXL 在写实图像生成方面的进展
1) 扩散模型介绍：
图像生成模型是当今行业的重要组成部分，大约 57% 的内容是利用人工智能生成的（Constantino，2024）。这些图像是通过一种称为扩散的过程创建的。扩散模型现在是人工智能图像生成的标准技术。这些模型通过学习逆向过程来操作，该过程中噪声逐渐添加到图像中。模型从随机噪声开始，根据学习到的模式逐步去除噪声，最终生成连贯、详细的图像。事实证明，这种方法非常强大，为 DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion（OdysseyXL 的基础）等主流服务提供支持。通过文本提示对去噪过程进行条件化，这些模型能够生成与用户请求相对应的非常具体的视觉信息，这是对以前生成技术的巨大改进。
2) 写实图像生成问题：
尽管扩散模型具有显著的优势，但在生成包含许多物体的超写实图像时，它们也存在不足。其原因在于无法保持空间一致性和连贯性，特别是在模拟遮挡、位置和视点关系等复杂场景时。城市街道和森林就是这种场景的典型例子，它们对捕捉空间动态有巨大的需求，而目前大多数较旧的扩散模型无法提供（如上所示）。此外，生成细微细节，如详细纹理、准确反射和适当阴影可能很困难，导致视觉伪影或照片真实感丧失。
此外，生成具有大量对象的高质量图像的计算成本往往在效率和质量之间进行权衡。密集内存和处理可能会阻碍实时或大规模图像生成。像 DreamBooth 微调这样旨在提高一致性和遵循风格的方法可能会面临模式崩溃、对象表示不一致以及难以处理复杂照明等挑战。缓解这些问题仍然是进一步增强基于扩散的图像合成真实感的重要目标。
3) 增强真实感的技巧：
为了增强扩散模型的真实感，可以采用某些先进技术，其中之一就是 DreamBooth。DreamBooth 是一种微调技术，通过从认可的数据集进行微调，允许扩散模型生成特定主题、环境或风格的高度逼真图像。这种方法有助于模型更好地保持独特的视觉特征和精细细节，例如面部特征、纹理和光照效果，从而产生更具照片真实感的输出。对于 OdysseyXL，我们使用不同环境和风景的图像来帮助它在广阔的风景中生成特定细节。
4) 比较：OdysseyXL vs SDXL：
OdysseyXL 是一款经过 DreamBooth 微调的 SDXL 模型，在图像生成中的风格一致性和细节保留方面提供了一个独特的案例研究。通过应用 DreamBooth 微调，OdysseyXL 能够捕捉细微的风格元素和逼真的纹理，同时在生成的图像中实现一致性。这种方法使模型能够突出真实感的关键点，例如面部特征、服装纹理和环境细节，从而产生不仅高度一致而且具有照片真实感的输出。下面我们可以看到一个通过比较 SDXL 和 OdysseyXL 1.0 (OdysseyXL-Origin) 的示例
5) 结论：
虽然开源领域有更先进的模型，但这展示了模型如何通过特定调整得到显著增强，从而生成更先进、更逼真的输出。它说明了逐步改进的可能性以及量身定制的方法在进一步提高扩散模型能力方面的优势
6) 资源
Constantino, T. (2024, September 2). AI 是否正在悄然自毁——以及互联网？Forbes Australia。https://www.forbes.com.au/news/innovation/is-ai-quietly-killing-itself-and-the-internet/