【AIGC】Kolors:快手开源的文生图大模型

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comfyui：GitHub - comfyanonymous/ComfyUI: The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface.

主要工作贡献

        选择GLM作为Kolors中英语和中文文本表示的合适的大语言模型。此外，我们还使用由多模态大语言模型生成的详细描述来增强训练图像。因此，Kolors在理解复杂的语义方面表现出了特殊的熟练程度，特别是在涉及多个实体的场景中，并展示了优越的文本呈现能力 。

        Kolors采用两阶段的方法进行训练，其中包括概念学习阶段，使用广泛的知识，和质量改进阶段，利用精心策划的高级美学数据。此外，我们引入了一种新的采样策略来优化高分辨率图像的生成。这些策略有效地提高了生成的高分辨率图像的视觉吸引力。

方法

 基于大型语言模型的文本编码器

        文本编码器是文本到图像生成模型的一个重要组成部分，它直接影响和控制模型生成的内容。我们将典型图像生成模型的文本编码器的使用情况与表1中我们的Kolors进行了比较。一般来说，CLIP [28]和T5 [29]系列主要是文本编码器。经典的方法，如SD1.5 [32]和DALL-E 2 [30]，使用CLIP模型的文本分支来进行文本表示。然而，由于CLIP是通过对比损失训练来使整个图像与文本描述对齐的，因此它很难理解涉及多个主题、位置或颜色的详细图像描述

 一些方法从编码器-解码器变压器T5中提取文本嵌入，该T5携带更细粒度的局部信息，如Imagen [34]和PixArt-α [5]。此外，其他方法还利用多个文本编码器来增强文本理解。例如，eDiff-I [2]提出了一个集成的文本编码器，它结合了CLIP和T5，同时用于全局和本地文本表示。SDXL [27]使用了两个CLIP编码器，并在开源社区中取得了很有希望的结果。SD3 [9]进一步将一个T5-XXL文本编码器集成到其模型架构中，这对于处理复杂的提示是必不可少的。最近，LuminaT2X提出了一个统一的框架，通过利用预先训练好的LLM模型LLama2 [38]，将文本转换为任何模态。

        值得注意的是，由于CLIP中英文文本编码器的局限性，大多数文本到图像的生成模型在中文提示中都遇到了困难。HunyuanDiT[19]通过使用双语CLIP和多语言T5 [43]编码器进行中文文本到图像的生成，解决了这个问题。然而，中文文本的训练语料库只占多语言T5数据集的不到2%，双语CLIP产生的文本嵌入仍然不足以处理复杂的文本提示。

        为了解决这些限制，我们选择了通用语言模型（GLM）[8]作为Kolors中的文本编码器。GLM是一种基于自回归空白填充目标的双语（英语和中文）预训练语言模型，在自然语言理解和生成任务方面显著优于BERT和T5。我们假设预先训练的ChatGLM3-6B-Base模型更适合文本表示，而ChatGLM3-6B聊天模型经过了人类偏好对齐训练，擅长文本呈现。因此，在Kolors中，我们使用开源的ChatGLM3-6B-Base作为文本编码器，该编码器经过了超过1.4万亿个双语token的预训练，从而产生了强大的中文理解能力。 

 基于多模态大语言模型改进的详细提示词

 使用多模态语言模型重新标注文本图像对，同时提出评估文本描述质量的方法

•长度：汉字总数。

•完整性：文本描述包含整个图像的程度。如果文本描述了图像中的所有对象，则得分为5分；如果文本描述的对象少于30%，则得分为1分。

•相关性：文本描述表示图像前景元素的准确性。如果文本描述了所有的前景对象，则得分为5分；如果文本覆盖的前景对象少于30%，则得分为1分。

•幻觉：在文本中提到的没有在图像中出现的细节或实体的比例。5分表示文本中没有幻觉，而如果超过50%的文本是有幻觉，则得分为1分。

•主观性：文本偏离描述图像的视觉内容的程度，而是传达主观印象的程度。例如，像“它给人一种轻松和宁静的感觉，让人们感到舒适”这样的话被认为是主观的。如果没有主观文本，则得分为5分，如果超过50%的文本包含主观句子，则得分为1分。

•平均：平均

下表是基于扩散模型不同的文本编码器的比较

 对比几个多模态大语言模型，最终选择了CogVLM-1.1-chat.

增强中文文本渲染能力 

主要难点

1.大量的汉字和这些汉字复杂的纹理使中文文本比英语更具挑战性。

2.由于缺乏包含中文文本和相关图像的足够的训练数据，导致模型训练和拟合能力不足。 

         首先，对于汉语语料库，我们选择了5万个最常用的单词，构建了一个数千万个的训练数据集通过数据合成得到的图像-文本对。为了确保有效的学习，这些综合的数据只在概念学习阶段被合并。其次，为了增强生成的图像的真实性，我们利用OCR和多模态语言模型对真实世界的图像生成新的描述，如海报和场景文本，从而得到了大约数百万个样本。

        通过整合综合数据和真实数据，系统地解决训练数据的局限性，显著提高了中文文本渲染的质量，从而为中文文本图像生成的新进展铺平了道路。 

提高视觉感染力 

         培训分为两个阶段：概念学习阶段和质量改进阶段。在概念学习阶段，该模型主要从一个包含数十亿个图像-文本对的大规模数据集中获取全面的知识和概念。这个阶段的数据来自于公共数据集(例如，LAION [35]，DataComp [11]，JourneyDB [37])以及专有数据集。通过采用类别平衡策略，该数据集确保了广泛覆盖广泛的视觉概念。在质量改进阶段，焦点转移到提高高分辨率的图像细节和美学。[6,18]之前的工作也强调了在此过程中数据质量的关键重要性

        为了获得高质量的图像-文本对，我们首先将传统的过滤器（如分辨率、OCR精度、面部、清晰度和美学评分）应用到我们的数据集，从而将其减少到大约数千万张图像。这些图像随后会进行人工注释，并将注释分为五个不同的级别。为了减轻主观偏见，每幅图像被注释三次，最终的级别通过投票过程确定。不同级别图像的特征表现如下： 

•级别1：被认为不安全的内容包括描绘色情、暴力、血腥或恐怖的图片。

•级别2：显示人工合成迹象的图像，如存在标识、水印、黑色或白色边框、缝合图像等。

•级别3：有参数错误的图像，如模糊、过度曝光、曝光不足，或缺乏一个清晰的主题。

•级别4：不起眼的照片，类似于没有过多考虑的快照。

•级别5：具有高审美价值的照片，这意味着一幅图像不仅应该具有适当的曝光度、对比度、色调平衡和色彩饱和度，而且还应该传达一种叙事感。

这种方法最终产生了数百万张5级高美学图像，这些图像被用于质量增强阶段。 

高分辨率图像训练 

在Kolors中，我们采用了基于DDPM的训练方法[13]，具有一个预测目标。在概念学习的低分辨率训练阶段，我们采用了与SDXL [27]相同的噪声时间表。对于高分辨率训练，我们引入了一个新的时间表，它简单地将步数从原来的1000扩展到1100，使模型能够实现更低的终端信噪比。此外，我们调整了β的值，以保持αt曲线的形状，其中αt决定了xt =√αtx0 +√1−αtϵ。如图5所示，我们的αt轨迹完全包含了基本调度的轨迹，而其他方法的轨迹则有明显的偏差。这表明，当从低分辨率中使用的基本时间表过渡时，与其他时间表相比，新时间表的适应和学习难度降低了。 

下图是提升视觉质量前后的比较

总结