具备原生汉文涌现才能足球投注app，还兼容 Stable Diffusion 生态。

最新模子结构Bridge Diffusion Model来了。

与 Dreambooth 模子联结，它生成的穿登科婚仪式服的歪国明星长这么。

它由 360 东说念主工智能商议院建议，最近刚被 AAAI 接收，并已开源。

访佛 ControlNet 的分支麇集念念路

文生图模子的汉文原生问题，一直是一个重心商议问题。

受算力和数据身分的功令，国内广大的汉文 AI 绘图居品背后，践诺上好多所以开源的英文模子过甚微调模子为才能基座，然则，英文模子包括且不限于 SD1.4/1.5/2.1/3.5 以及 DALLE、Midjourney、Flux 等，因为这些模子的教师数据以英文数据为主，因此在生成图像时，主体形象包括东说念主物、物品、建树、车辆、衣饰、象征等，都存在颠倒广大和彰着的英文寰球不雅偏见。

BDM 是咱们在多模态生成标的相比早期的职责，关怀两个环节问题：

1）原生汉文及生成模子的寰球不雅偏见

2）与 SD 生态的兼容性

冷大炜博士对 BDM 职责的主要着眼点作念了如上的精深详尽。

"原生汉文"问题指的不单是是文生图模子接济汉文输入，更中枢的是条目模子生成的东说念主、物形象应该适合汉文文化的剖析。

下图是 AI 绘图模子的寰球不雅偏见实例，从左到右分袂是 SDXL，Midjourney，国内友商 B*，国内友商 V*：

汉文 AI 绘图模子，从罢了的道路选定上，从易到难约莫有以下几种花样：

英文模子 + 翻译。

神圣平直，除了翻译外几无本钱。这种花样只可经管名义上的汉文输入问题，并弗成经管英文模子因为模子偏见而无法生成适合汉文文化剖析形象的问题。

英文模子 + 隐式翻译。

与显式调用翻译作事不同，这种花样是将英文模子的 text encoder 替换为汉文 text encoder，并愚弄中英文平行语料对汉文 text encoder 进行教师，使其输出的 embedding 空间与正本的英文 text encoder 对皆。本色上属于一种隐式翻译，亦然本钱颠倒低的一种决策，相同无法经管模子的寰球不雅偏见问题。

英文模子 + 隐式翻译 + 微调。

在上头要道基础上，将对皆了 text encoder 的模子使用汉文图文数据进一步举座微调以升迁模子对汉文形象的输出才能。不错在一定进度上缓解英文基底模子带来的模子偏见问题。

汉文数据重新教师。

这是最绝对的一种汉文化决策：涌现汉文输入，并能给出适合汉文文化剖析的图像输出结果，不错无缺经管模子的寰球不雅偏见问题。

上述四种道路，第 4 种道路看上去颠倒无缺，但仍有少量值得额外的研发竭力：在基座模子以外，咱们需要进一步筹商的是大模子期间的模子生态问题。

围绕着以 SD 为代表的开源模子，已变成了颠倒浩大的开源社区生态，这个生态中广大孳生立场模子、插件模子等聚集了颠倒难得的群体才略财富。

在克服 AI 绘图模子寰球不雅偏见的基础上，进一步罢了对开源社区的兼容，即是咱们的 BDM 职责所要经管的第二个环节问题。

BDM 从模子结构上是一种访佛 ControlNet 的分支麇集念念路，以不同的麇集分支学习不同话语的数据，因此从旨趣上 BDM 不仅不错罢了原生汉文图像生成，也不错罢了随性 X 话语的图像生成，并保证生成的图像适合对应话语文化的剖析。

英文部分不错平直复用已有的开源模子，从而罢了与开源社区的无缝兼容。注释 BDM 在使用时只需要输入一种话语，比如输入汉文时，英文分支所以空文本四肢输入的。

BDM v1 版块使用 10 亿量级的汉文图文数据进行教师，并兼容 SD1.5 社区生态。

下图展示了 BDM 在生成汉文独到宗旨的才能和翻译无法应酬的中英多义情况下的生成成果：

下图则展示了 BDM 在 SD1.5 社区生态兼容性上的情况，不错看到 BDM 对不同的 SD1.5 立场微调模子具有很好的兼容性，突出是 BDM 同期保握了汉文形象的输出才能，更多案例请详见 AAAI 论文。

对于 360 东说念主工智能商议院

在 360 集团 All in AI 的大布景下，360 东说念主工智能商议院进展自己的才略上风，承担多模态涌现和多模态生成大模子（俗称图生文和文生图）的策略研发任务，并在两个方进取握续发力，链接研发了 360VL 多模态大模子，BDM 文生图模子，可控布局 HiCo 模子，以及新一代 DiT 架构 Qihoo-T2X 等一系列职责。

近日，商议院在多模态涌现标的的职责 IAA 和在多模态生成标的的职责 BDM 分袂被 AI 限度的 top 会议 AAAI 接收，这两项职责的研发郑重东说念主为冷大炜博士。

据悉本届 AAAI 2025 会议收到近 1.3 万份投稿，接收 3032 份职责，接收率仅为 23.4%。

Arxiv:   https://arxiv.org/abs/2309.00952

Github:   https://github.com/360CVGroup/Bridge_Diffusion_Model

—  完  —

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