内容AI目标驱动图像生成原理与实现方法详解

在图像生成领域，当前文生图技术已相当成熟。无论是Flux、SD 3.5还是Midjourney，这些顶级模型生成的图像都能达到以假乱真的效果。在淘系内部，这些模型已落地到多个需要创意图像的业务场景，例如AI会场。然而，存在一个关键短板——文本作为控制条件的指导性仍然偏弱。举个例子：仅凭一段文字提示，很难直接生成一张带有“GitHub”风格包包的营销图（见图1）。

图1. 现有文生图模型与本文方案效果展示

但正是这种能力，在淘系拥有极为广泛且迫切的应用需求。试想一下，对于任意一件商品，若能自动生成其在不同场景下的高质量图像，无论对B端还是C端的内容生产与投放，前景都不可小觑。这正是值得投入资源深入探索的方向。

研究现状

目前，基于参考图像生成主要有两条技术路线：一是利用 inpainting 技术对特定商品进行重绘，二是参考图生成技术。

先看 inpainting。其思路是仅对商品之外的区域重绘，确保商品本身保持不变。但缺点明显：生成的物体与原图完全一致，难以自然融入新场景，常出现前后景生硬、不协调的问题（见图2）。

图2. inpainting 效果展示

本文重点聚焦参考图生成技术。在学术界，它常被称为 subject-driven image generation 或 personalized image generation。该方向又可细分为“测试时微调”和“免测试时微调”两类。下面逐一介绍。

测试时微调

“测试时微调”是指模型训练完成后，针对需要“个性化”的物体额外进行一次微调。代表作品包括 DreamBooth、Text Inversion 和 Custom Diffusion 等。这里重点介绍应用广泛的 Dreambooth。

Dreambooth 的核心是提出“个性化生成”概念：只需输入3-5张特定人或物的图像，模型就能学会生成该对象在不同状态、不同场景下的新图像。它通过将特定图像与特定文本捆绑实现。例如，用文本标签 "A [V] dog" 将一组松狮犬图片关联起来。实践中，[V] 通常选用生僻词如 "sks"，以替代原有语义。为防止过拟合与语义漂移，Dreambooth 引入类别保留损失——即在训练特定狗图像时，模型仍保留对其他品种狗的生成能力（见图3）。

图3. Dreambooth框架图

该方案优点是生成一致性高，但缺点突出：每遇到新物体推理时都需微调一次，流程繁琐，局限性较大。

免测试时微调

免测试时微调则灵活许多。模型训练完成后，无需针对具体案例做额外微调，具备零样本（zero-shot）生成能力，应用前景广阔。经典代表是 IP-Adapter 和 Animate-Anyone。两者分别代表两种不同的参考图像特征注入范式。

IP-Adapter

IP-Adapter 的做法是：先将条件图像通过图像编码器（CLIP Image Encoder）编码，再借助解耦交叉注意力机制，将条件图像信息注入到 latent 特征中。但其短板在于对图像细粒度信息注入不足。原因是条件图像经 CLIP 图像编码器后，输出的特征形状仅为 [1, 768]，对图像信息压缩过大，难以捕捉细节。

图4. IP-Adapter架构

ReferenceNet

为弥补 IP-Adapter 细节不足，Animate-Anyone 提出 ReferenceNet 方案。它包含去噪网络、CLIP 图像编码器和参考网络三大模块。除了用 CLIP 图像编码器注入粗粒度特征，还引入了一个由预训练 Stable Diffusion 初始化的条件图像特征提取分支。通过参考网络向去噪阶段注入多尺度特征，该方法在保持生成图像一致性方面效果显著，目前已广泛应用于视频生成、虚拟试衣等领域。

图5. ReferenceNet架构

技术方案

数据收集

目前，参考图生成方向的数据集主要有两类：

1. 重建数据集：从图像中分割出特定物体，经过一定数据增强后，让模型恢复原始物体。
2. 配对数据集：同一物体在不同场景、不同视角下的两张图片对。

起初在重建数据上实验，发现模型生成的 copy-paste 效果明显。后改用配对数据集，生成结果的多样性才有了显著改善。

模型选择

在基模选择上，最初尝试 SD1.5，但其基础生成能力偏弱，对物体细节纹理、文字等还原效果不佳。于是转用 SDXL 和 Flux，这两个基模在文字等细节还原上表现更好。

在方案选择上，我们尝试了基于 ControlNet、ReferenceNet 以及一些虚拟试衣的范式，最终基于虚拟试衣范式进行了相应修改与调整，才确定了整个参考图生成方案。

实验效果

首先看看模型在测试集上的表现。从结果可以看出，模型能良好保持背包的形状、图案和文字一致性。有趣的是，某些情况下甚至比真实标注（GT）更逼真（如表格第4行）。

接着，从淘宝随机挑选一批有代表性的商品进行验证，效果同样出色。

最后，将本方案与当前最先进的参考图生成方案进行对比。可以明显看出，本方案在一致性上具备显著优势。

总结

综上所述，我们提出了一套新颖的参考图生成方案，能够实现细粒度的商品一致性生成。在较好地还原商品形状、纹理、花纹和文字的同时，还能自然地将商品融入文本所描述的场景中。

展望

尽管模型在一致性上取得了不错效果，但目前仍有几个明显不足：

• 在商品品类覆盖面、图像质量以及美感方面，还有较大提升空间。
• 当提示词涉及人物形象时，参考信息的注入一致性会明显下降，同时对人物生成也会带来负面影响。
• 物体与人物之间的交互还不够准确。

因此，下一步我们将进一步扩大商品品类，提升训练数据的数量与图像质量，力争将模型生成效果再推上一个台阶。

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