RPG利用大语言模型来更好地理解和分解生成图像的文字提示，把一幅图像分解成不同的部分或区域。
然后对每个部分都根据理解的相应文本提示来生成图像，最后合成为一个符合你预期要求的图像。
该框架无需额外的模型训练，可直接使用。
RPG框架的主要功能：
1、多模态重标记：
将简单的文本提示转换为更具描述性和详细性的提示。
目的是提高生成图像的质量和与文本的语义对齐程度。
2、思维链规划：
将复杂的图像生成任务分解为多个简单的子任务。
在图像空间中划分为互补的子区域，每个子区域对应一个特定的子任务。
3、补充区域扩散：
在非重叠的子区域中独立生成图像内容。
将这些内容合并，创建一幅完整的复合图像。
4、高分辨率图像生成：能够生成超高分辨率的图像。
5、多样化应用：支持多种扩散模型，包括SDXL和SD v1.4/1.5等，兼容不同的MLLM架构。这使得RPG在复杂图像生成和精确图像编辑方面具有更高的灵活性和准确性。
6、RPG-DiffusionMaster不仅支持专有的大语言模型，如GPT-4、Gemini PRO等，还支持开源模型，如miniGPT-4，提供了更广泛的应用可能性。
由于使用先进的大型语言模型，该框架可以直接应用于文本到图像的转换任务，无需进行额外的模型训练。
举例解释：
比如，你的提示词是：“我想要一幅画，画里有一只大象在草地上玩足球。”
RPG框架是怎么工作的呢？
1、多模态重标记：RPG框架通过多模态重标记将您的描述变得更加详细和具体。这不仅包括询问更多细节（如大象的颜色、草地的状态、天气情况等），还涉及对文本提示进行深入的分析和理解，以便更准确地捕捉要生成的图像的细节。
比如，它会问：“这只大象是什么颜色的？草地是绿色的还是黄色的？是晴天还是阴天？”这样，它就能更好地理解你的想法。
2、思维链规划：RPG框架利用思维链规划将图像分解为多个部分。它会根据描述中的不同元素（如大象、草地、天空）规划出图像的各个区域，并分别处理这些区域，确保每个部分都符合描述且相互协调。
例如：它会把这幅画分成几个部分来画。先画大象，再画草地，最后画天空。这样一步一步来，可以确保每个部分都画得很好，而且互不干扰。
3、合并成一幅完整的画（补充区域扩散）：最后，通过补充区域扩散，将这些单独绘制的部分合并成一幅完整的画。这一步骤确保最终图像的每个部分都无缝融合，形成一个统一且与描述高度一致的完整场景。
实验结果：
1、高度准确的图像生成：RPG框架能够根据复杂的文本描述生成高度准确和详细的图像。它在处理包含多个对象、属性和关系的场景时表现出色，生成的图像与文本描述高度一致。
2、优于现有技术：与现有的文本到图像模型（如DALL-E 3和SDXL）相比，RPG框架展现了更好的性能。特别是在处理多元素组合和文本-图像语义对齐方面，RPG框架显示出显著的优势。
3、灵活性和广泛的适用性：实验表明，RPG框架能够与不同的多模态大型语言模型（如GPT-4）和扩散模型（如ControlNet）兼容。这使得RPG框架能够应用于多种不同的图像生成场景。
4、质量和细节的提升：生成的图像不仅在视觉上吸引人，而且细节丰富，这对于艺术创作、设计和娱乐等领域尤为重要。RPG框架还能够处理复杂的交互和环境，生成的图像在构图和细节方面都表现优秀。
RPG框架的实验结果表明，它是一个强大且灵活的工具，能够将复杂的文本描述转化为高质量的图像，适用于广泛的应用场景。
GitHub：https://github.com/YangLing0818/RPG-DiffusionMaster
论文：https://arxiv.org/abs/2401.11708
