Be Yourself：有效防止SD图像生成过程中提示词概念相互污染

摘要：近日，一个名为Be Yourself的项目引起了广泛关注。这个项目旨在解决SD（Stable Diffusion）图像生成过程中的一个问题:提示词概念相互污染。通过采用一种无需额外训练的方法，Be Yourself可以在采样过程中控制信息流..

近日，一个名为Be Yourself的项目引起了广泛关注。这个项目旨在解决SD（Stable Diffusion）图像生成过程中的一个问题:提示词概念相互污染。通过采用一种无需额外训练的方法，Be Yourself可以在采样过程中控制信息流，从而有效地防止这种污染现象。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2403.16990.pdf

在SD图像生成过程中，提示词的概念相互污染是一个常见的问题。当处理包含多个复杂元素的情况时，传统的处理方法往往难以保持每个元素的独特性。这导致生成的图像中，各个元素之间的边界变得模糊，失去了原有的独特性。

为了解决这个问题，Be Yourself采用了有界注意力（Bounded Attention）的方法。有界注意力可以防止元素间不良的信息交叉，从而在处理包含多个复杂元素的情况时，更好地保持每个元素的独特性。这意味着，在生成图像的过程中，每个元素都能够保持其原有的特征，而不会因为其他元素的干扰而失去独特性。

Be Yourself项目通过采用有界注意力的方法，有效地解决了SD图像生成过程中提示词概念相互污染的问题。这一突破性的进展将有助于提高生成图像的质量，为用户带来更好的视觉体验。