谷歌发布 MediaPipe Diffusion 插件，“移动端”可用的图像生成控制模型

【新智元导读】谷歌发布低成本可控文生图插件模型 MediaPipe Diffusion，移动端提速 20 + 倍，在 v100 上运行提速高达 100 倍。

近年来，扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，实现了更高图像生成质量，提高了推理性能，也可以激发扩展创作灵感。

不过仅凭文本来控制图像的生成往往得不到想要的结果，比如具体的人物姿势、面部表情等很难用文本指定。

最近，谷歌发布了 MediaPipe Diffusion 插件，可以在移动设备上运行「可控文本到图像生成」的低成本解决方案，支持现有的预训练扩散模型及其低秩自适应（LoRA）变体

背景知识

基于扩散模型的图像生成过程可以认为是一个迭代去噪过程。

从噪声图像开始，在每个步骤中，扩散模型会逐渐对图像进行降噪以生成符合目标概念的图像，将文本提示作为条件可以大大提升图像生成的效果。

对于文本到图像生成，文本嵌入通过交叉注意层连接到图像生成模型上，不过仍然有部分信息难以通过文本提示来描述，比如物体的位置和姿态等。

为了解决这个问题，研究人员提出引入额外的模型添加到扩散模型中，在条件图像中注入控制信息。

常用的控制文生图方法包括：

1. 即插即用（Plug-and-Play）用到去噪扩散隐式模型（DDIM）inversion 方法，从输入图像开始反转生成过程来导出初始噪声输入，然后采用扩散模型（Stable Diffusion1.5 的情况下需要 8.6 亿参数）对来自输入图像的条件进行编码。

即插即用从复制的扩散中提取具有自注意力的空间特征，并将其注入到文本转图像的扩散过程中。

2. ControlNet 会创建扩散模型编码器的一个可训练副本，通过零初始化参数后的卷积层连接，将传递到解码器层的条件信息进行编码。

3. T2I Adapter 是一个较小的网络（7700 万参数），在可控生成中可以实现类似的效果，只需要将条件图像作为输入，其输出在所有扩散迭代中共享。

不过 T2I 适配器模型并不是为便携式移动设备设计的。

MediaPipe Diffusion 插件

为了使条件生成更高效、可定制且可扩展，研究人员将 MediaPipe 扩散插件设计为一个单独的网络：

1. 可插入（Plugable）：可以很容易地与预训练基础模型进行连接；

2. 从零开始训练（Trained from scratch）：不使用来自基础模型的预训练权重；

3. 可移植性（Portable）：可以在移动设备上运行基础模型，并且推理成本相比原模型来说可以忽略不计。

简单来说，MediaPipe 扩散插件就是一个用于文本到图像生成的，可在便携式设备上运行的模型，从条件图像中提取多尺度特征，并添加到相应层次扩散模型的编码器中；当连接到文生图扩散模型时，插件模型可以向图像生成提供额外的条件信号。

插件网络是一个轻量级的模型，只有 600 万参数，使用 MobileNetv2 中的深度卷积和反向瓶颈（inverted bottleneck）在移动设备上实现快速推理。

与 ControlNet 不同，研究人员在所有扩散迭代中注入相同的控制功能，所以对于图像生成过程只需要运行一次插件，节省了计算量。

下面的例子中可以看到，控制效果在每个扩散步骤都是有效的，即使在前期迭代步中也能够控制生成过程；更多的迭代次数可以改善图像与文本提示的对齐，并生成更多的细节。

示例

在这项工作中，研究人员开发了基于扩散的文本到图像生成模型与 MediaPipe face landmark，MediaPipe holistic landmark，深度图和 Canny 边缘的插件。

对于每个任务，从超大规模的图像-文本数据集中选择约 10 万张图像，并使用相应的 MediaPipe 解决方案计算控制信号，使用 PaLI 优化后的描述来对插件进行训练。

Face Landmark

MediaPipe Face Landmarker 任务计算人脸的 478 个 landmark（具有注意力）。

研究人员使用 MediaPipe 中的 drawing utils 来渲染人脸，包括脸部轮廓、嘴巴、眼睛、眉毛和虹膜，并使用不同的颜色进行表示。

下面这个例子展现了通过调节面网格和提示随机生成的样本；作为对比，ControlNet 和 Plugin 都可以在给定条件下控制文本到图像的生成。

Holistic Landmark

MediaPipe Holistic Landmark 任务包括身体姿势、手和面部网格的 landmark，可以通过调节整体特征来生成各种风格化的图像。

深度

Canny Edge

评估

研究人员对 face landmark 插件进行定量评估以证明该模型的性能，评估数据集包含 5000 张人类图像，使用的评估指标包括 Fréchet 起始距离（FID）和 CLIP 分数。

基础模型使用预训练的文本到图像扩散模型 Stable Diffusion v1.5

从实验结果中的 FID 和 CLIP 分数来看，ControlNet 和 MediaPipe 扩散插件生成的样本质量比基础模型好得多。

与 ControlNet 不同，插件模型只需要为每个生成的图像运行一次，不需要在每个去噪步中都运行，所以推理时间只增加了 2.6%

研究人员在服务器机器（使用 Nvidia V100 GPU）和移动端设备（Galaxy S23）上测量了三种模型的性能：在服务器上，使用 50 个扩散步骤运行所有三个模型；在移动端上，使用 MediaPipe 图像生成应用程序运行 20 个扩散步骤。

与 ControlNet 相比，MediaPipe 插件在保持样本质量的同时，在推理效率方面表现出明显的优势。

总结

在这项工作中，研究人员提出了 MediaPipe，一个可在移动端使用的、有条件的文本到图像生成插件，将从条件图像中提取的特征注入扩散模型，从而控制图像的生成过程。

便携式插件可以连接到在服务器或设备上运行的预训练的扩散模型，通过在设备上完全运行文本到图像生成和插件，可以更灵活地应用生成式 AI

参考资料：

https://ai.googleblog.com/2023/06/on-device-diffusion-plugins-for.html

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