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  • PromptCharm:通过多模态提示和细化实现文本到图像生成

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      • 问题发现
      • 解决方案
      • 结果
    • 举一反三

PromptCharm:通过多模态提示和细化实现文本到图像生成

论文总结

研究机构

  • 多伦多大学(University of Toronto)
  • 艾伯塔大学(University of Alberta)

摘要

本研究提出了一种名为PromptCharm的系统,旨在帮助用户通过多模态提示和细化来实现文本到图像生成。该系统利用了最先进的模型自动优化用户的初始提示,并提供了丰富的反馈环以协助用户更有效地与模型互动,生成符合其预期的艺术作品。通过两组用户研究,作者评估了PromptCharm的效果和易用性,结果显示使用PromptCharm的用户在创造更好的、更具审美性的图像方面比使用基础工具表现更好。

问题发现

  • 用户在处理复杂的稳定扩散模型时对文本提示的优化存在困难。
  • 缺乏丰富的反馈环来支持用户的创作过程。
  • 需要填补创意意图与模型生成之间的概念鸿沟。
  • 对于初学者来说,理解和控制AI生成图像的过程具有挑战性。

解决方案

  • 自动化提示细化和优化,以帮助用户改进初始输入的文本提示。
  • 利用模型注意力可视化提供解释,帮助用户理解AI生成图像背后的机制。
  • 通过图像填充和遮罩图像生成功能实现直接操纵,允许用户在不修改提示的情况下改善生成图像。
  • 提供版本控制以追踪并迭代用户的创作过程。

结果

  • 用户研究显示,使用PromptCharm的参与者在创造复杂图像任务中表现更好,特别是在视觉吸引力和满足预期方面的满意度(平均评分为6)比基础工具(5)和Promptist(5.9)更高。
  • 大多数用户表示他们更喜欢PromptCharm,因为它提供了丰富的反馈环,帮助他们发现多样化的图像风格并精确调整模型的注意力。
  • 使用PromptCharm的用户在认知过载、努力和匆忙方面的评分并未显著增加,表明系统并未引入额外的负担。

举一反三

Q1:在使用PromptCharm时,用户如何理解和改进他们的文本提示?

A1:用户可以通过模型注意力可视化来理解文本提示对生成图像的影响。他们可以看到不同单词的重视程度,并观察这些词与生成图像的相关部分。通过这种方式,用户能得知哪些关键词被过度关注或忽视,从而进行调整。

Q2:PromptCharm如何帮助用户在没有明确设计目标时探索多样化的图像样式?

A2:PromptCharm提供了丰富的反馈和多模态提示,让用户能够尝试不同的艺术风格和词缀。通过自动推荐和显示流行修饰符,用户可以在不实际生成图像的情况下预览不同样式的效果,这种探索机制有助于激发用户的创新思维。

Q3:在使用PromptCharm进行迭代创作时,用户如何保持对版本的控制?

A3:PromptCharm提供了版本控制功能,用户可以轻松查看和切换不同的创作版本。他们不仅能看到模型对每个词的注意力分配,还能通过图像中的关键词调整生成结果,这样的设计帮助用户在整个迭代过程中保持对创作内容的掌控。


原文地址:https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3613904.3642803

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