复旦字节联手，AI布局绘图新突破

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复旦与字节跳动联手推出CreatiLayout：AI图像生成迎来布局控制新纪元

引言：

在人工智能驱动的图像生成领域，我们正见证一场从“无中生有”到“精雕细琢”的转变。近日，复旦大学与字节跳动联合发布了一项名为CreatiLayout的创新技术，它不仅能生成高质量的图像，更重要的是，它引入了对图像布局的精细控制，为设计师、艺术家和内容创作者打开了全新的可能性。这项技术的核心在于其强大的布局到图像生成（Layout-to-Image, L2I）能力，它标志着AI图像生成技术正迈向更加可控和个性化的新阶段。

主体：

1. CreatiLayout的核心创新：布局作为独立的模态

CreatiLayout并非简单地将文本描述转化为图像，而是将布局信息提升到与文本和图像同等重要的地位。其核心框架SiamLayout将布局视为一种独立的模态，通过MM-DiT（多模态扩散变换器）原生的MM-Attention机制，实现了布局与图像模态的深度交互。这种设计巧妙地解决了传统方法中常见的模态竞争问题，确保了布局信息能够有效地指导图像生成过程。

具体而言，SiamLayout框架将图像、文本和布局这三个模态的交互解耦为两个孪生分支：图像-文本交互分支和图像-布局交互分支。这种解耦使得文本和布局对图像内容的指导各司其职、互不干扰，从而提高了图像生成质量和布局控制的精度。

2. LayoutDesigner：用户友好的布局生成与优化工具

为了让用户更便捷地利用布局信息，CreatiLayout引入了LayoutDesigner工具。该工具基于大型语言模型，能够根据用户的多种输入（如中心点、掩码、草图和文本描述等）生成和优化布局。这种灵活的输入方式使得用户能够更直观地表达设计意图，并生成和谐美观的布局，极大地提升了用户体验。

例如，用户可以通过简单的草图勾勒出图像中物体的轮廓，或者通过文本描述指定物体的位置和大小，LayoutDesigner都能快速生成相应的布局，并将其转化为高质量的图像。

3. 大规模数据集LayoutSAM：技术突破的基石

CreatiLayout的成功离不开其背后强大的数据支撑。研究团队构建了名为LayoutSAM的大规模布局数据集，该数据集包含了270万图像-文本对和1070万个实体标注。每个实体都详细描述了颜色、形状、纹理等属性，为模型提供了丰富的训练数据，从而显著提高了图像生成的质量和多样性。

LayoutSAM数据集的构建不仅为CreatiLayout提供了强大的训练基础，也为未来相关研究提供了宝贵的数据资源。

4. 技术原理：孪生多模态扩散变换器

CreatiLayout的核心技术基于孪生多模态扩散变换器。这种变换器能够有效地处理多模态数据，包括图像、文本和布局信息。通过将布局信息视为独立的模态，并与文本和图像模态同等对待，CreatiLayout能够生成高质量和细粒度可控的图像，精确渲染复杂的属性，如颜色、纹理、形状等。

5. CreatiLayout的应用场景：潜力无限

CreatiLayout的应用场景十分广泛，包括：

宣传海报制作：设计师可以利用CreatiLayout快速生成符合预期的高质量宣传海报，节省大量的设计时间和成本。
家具摆放优化：CreatiLayout能够精确解析每个家具的位置和尺寸，生成逼真的室内效果图，帮助用户更好地规划家居空间。
视觉效果创作：游戏开发者可以通过精确控制布局和图像细节，创造出更具创意和吸引力的游戏画面，探索新的视觉效果和风格。
教学材料制作：教师可以利用CreatiLayout将知识点以图文并茂的形式呈现出来，提高教学效果。

结论：

CreatiLayout的推出，不仅是复旦大学和字节跳动在人工智能领域合作的又一力作，也标志着AI图像生成技术正迈向更加可控和个性化的新阶段。通过将布局信息提升到与文本和图像同等重要的地位，CreatiLayout为用户提供了前所未有的图像生成控制能力，为创意产业带来了巨大的发展潜力。随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，CreatiLayout将在未来成为图像生成领域的一项重要基石。

未来展望：

未来，我们期待CreatiLayout能够进一步优化其性能，支持更多样的输入方式，并探索更多应用场景。同时，我们也期待更多的研究者能够基于CreatiLayout的技术框架，开发出更多创新的AI图像生成工具，共同推动人工智能技术的发展。

参考文献：