💡 Versatile Image Generation: MIGC stands out as a plug-and-play controller, enabling the creation of images with unparalleled variety and quality. By simply swapping out different base generator weights, you can achieve results akin to those showcased in our Gallery .

MIGC作为一个即插即用的控制器，可以安装在SD Unet的Cross-Attention层。 确保SD的Cross-Attention层得到正确的各个实例属性正确的结果（用MIGC论文的描述就是shading results）。

2024年2月8日 · Inspired by the idea of divide and conquer, we introduce an innovative approach named Multi-Instance Generation Controller (MIGC) to address the challenges of the MIG task. Initially, we break down the MIG task into several subtasks, each involving the …

2024年7月2日 · To address attribute leakage, we propose the Multi-Instance Generation Controller (MIGC). MIGC generates multiple instances through a divide-and-conquer strategy, breaking down multi-instance shading into single-instance …

Multi-Instance Generation (MIG) with our MIGC. MIGC enables precise position control while ensuring the correctness of various attributes like color, shape, material, texture, and style in Multi-Instance Generation tasks.

CVPR2024刚被接受的MIGC: Multi-Instance Generation Controller for Text-to-Image Synthesis 论文基于分而治之的思想，在 Stable Diffusion 的 cross-attention层 （文本与图像特征交互的唯一层）将多实例生成拆解成多个简单的单实例生成子任务，在处理子任务的过程中，每个实例的信息是 ...

MIGC的实现策略采用了“分而治之”的智慧，通过以下三个关键组件来实现多实例的精确控制： 增强注意层 （Enhancement Attention Layer）：该层通过增强注意机制，针对每个实例生成更加精确的着色结果，有效解决了传统模型中实例合并和缺失的问题。

2024年3月28日 · 本文介绍来自浙江大学杨易团队和华为联合提出的最新科研成果 - MIGC。MIGC论文中提出了一个具有实际应用价值和富有挑战性的Multi-Instance Generation (MIG) task。MIG task要求生成图像中的每个实例物体需要符合用户指定的位置描述和文本描述。

2024年4月7日 · GitHub的链接为 https://github.com/limuloo/MIGC. 下面来详细看一下吧。 1、概述. 问题描述 ： 解决的是多个实例（或者多个主体）的生成问题（以下简称MIG），需要的输入信息有： 全局的prompt ； 实例布局相关的bounding box ，其中 ； 实例的描述 得到的输出图片 满足以 …

MIGC（Multi-Instance Generation Controller）是一个创新的文本到图像合成控制器，主要用于通过文本描述生成高质量的图像。 其主要目标是提供用户更好的控制能力，以生成多样化且具高保真度的图像。