Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战
Boosting Consistency in Story Visualization with Rich-Contextual Conditional Diffusion Models
本文提出了一种新颖的富语境条件扩散模型（Rich-contextual Conditional Diffusion Models, RCDMs），旨在增强故事可视化中的语义和时间一致性。文章首先指出现有方法在生成连贯故事时，往往忽视了上下文的一致性和相关性。接着，作者提出了一个两阶段的方法：第一阶段利用框架先验Transformer扩散模型预测未知片段的框架语义嵌入；第二阶段通过丰富的上下文条件建立强大的模型，包括已知片段的参考图像、未知片段的预测框架语义嵌入和所有字幕的文本嵌入，以实现图像和特征层面的联合注入。
总结
**文章总结：富语境条件扩散模型在故事可视化中的创新应用**本文聚焦于提升故事可视化过程中的一致性与连贯性，尤其强调了语义和时间维度的匹配。针对当前技术在生成连贯故事时易忽视的上下文一致性与相关性问题，提出了富语境条件扩散模型（RCDMs）这一创新解决方案。
**核心贡献**：
1. **问题定位**：明确指出当前技术缺陷，即在构建叙事性视觉内容时，难以确保故事整体的逻辑连贯和视觉统一。
2. **解决方案**：创造性地设计了一个两阶段方法，通过两阶段的精准控制与优化来提升故事可视化的质量。
- **阶段一**：依托框架先验Transformer扩散模型，精准预测未知故事片段的框架语义嵌入，奠定故事的基础逻辑结构。
- **阶段二**：引入丰富的上下文条件，包括已知片段的参考图像、预测的框架语义嵌入以及字幕的文本嵌入，通过图像和特征层面的联合注入，强化模型对每个故事片段的理解和生成能力。
**技术亮点：**
- **富语境条件**：通过整合多方面信息，为模型提供了全方位的上下文认知，有助于生成更符合逻辑且视觉一致的故事图像。
- **联合注入机制**：在图像生成过程中，实现了图像与特征的深度融合，确保了生成图像与故事内容的紧密关联。
此项研究不仅丰富了条件扩散模型在视觉生成领域的应用场景，也为未来更好地实现智能化故事创作与可视化提供了新的思路和方法。 扩散模型可视化上下文条件扩散条件扩散模型一致性diffusion参考图像文本嵌入transformer解决方案图像生成视觉内容故事创作视觉生成全方位智能化创造性
