ImageRAG

ImageRAG 是一种基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术的图像生成方法，通过动态检索相关图像来增强文本到图像（T2I）模型对罕见或未见概念的生成能力。该方法在不进行额外训练的情况下，利用现有的图像条件模型，提升生成图像的真实性和相关性。 - **动态图像检索**：根据文本提示检索相关图像，作为上下文提供给基础 T2I 模型，引导生成过程。 - **提升罕见概念生成**：借助参考图像解决传统模型在生成罕见概念时的难题。 - **多模态生成能力**：结合文本和图像数据，生成更符合上下文的图像。 - **个性化生成支持**：可结合用户提供的图像与检索到的参考图像，生成特定场景。 - **提升图像真实度**：通过海量图像资源检索，提高生成图像的细腻度，减少“幻觉”现象。 - **灵活性和可扩展性**：框架设计灵活，便于模块扩展与升级。 - **动态图像检索引导生成**：根据文本提示检索相关图像，作为上下文输入 T2I 模型，帮助理解并生成目标概念。 - **识别缺失概念**：使用视觉语言模型（VLM）判断生成图像是否匹配文本，若存在偏差，则生成检索描述用于进一步检索。 - **图像检索与引导生成**：基于检索描述从外部数据库中检索相似图像，作为参考输入 T2I 模型。 - **无需额外训练**：直接利用现有图像条件模型的能力，适用于多种 T2I 模型，如 SDXL 和 OmniGen。 - 项目官网：https://rotem-shalev.github.io/ImageRAG/ - GitHub仓库：https://github.com/rotem-shalev/ImageRAG - arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.09411 - **创意设计与内容创作**：辅助设计师快速生成符合特定风格或场景的图像。 - **个性化图像生成**：结合用户提供的图像生成定制化内容，如宠物在不同场景中的图像。 - **品牌推广与营销**：生成与品牌形象一致的视觉素材，适应多样化的市场活动。 - **教育与培训材料**：生成教学用图像，如科学插图、历史场景等。 - **影视与娱乐**：用于电影、游戏制作中的概念图和角色设计，提升创作效率。