（1Prompt1Story）是一種無訓練的文本到圖像生成方法，通過整合多個提示為一個長句子，并結合奇異值重加權（SVR）和身份保持交叉注意力（IPCA）技術，解決了生成圖像中身份不一致的問題，同時保持了文本描述的精準對齊。

相關鏈接

• 論文：https://arxiv.org/abs/2501.13554

• 代碼：https://github.com/byliutao/1Prompt1Story

• 主頁：https://byliutao.github.io/1Prompt1Story.github.io/

論文介紹

論文出了一種無需訓練的方法1Prompt1Story，通過單個連接提示實現一致的文本到圖像生成。我們的方法可以應用于所有基于文本嵌入的文本到圖像模型。此外，它還支持多字符生成、ControlNet 引導生成和個性化生成逼真的圖像。

方法

(a)：1Prompt1Story 的整體流程。我們將身份提示和框架提示合并為一個提示，然后應用奇異值重加權 (SVR) 和身份保留交叉注意力 (IPCA) 來生成身份一致的圖像。(b)：在SVR期間，我們首先增強表達集X_exp的語義信息（紅色箭頭），然后迭代地削弱抑制集X_sup的語義（藍色箭頭）。(c)：在IPCA中，我們將 K_tilde 與 K_bar 連接，將 V_tilde 與 V_bar 連接，以提高身份一致性。

（左）：1Prompt1Story 可以與 ControlNet 集成，以實現空間控制，從而實現一致的角色生成。（右）：此外，我們的方法還可以與其他方法（例如 PhotoMaker）結合使用，以實現真實圖像個性化，同時提高身份一致性。

結果展示

現有方法（上）在 T2I 生成一致性方面面臨挑戰。SDXL 和 Juggernaut-X-v10 等 T2I 模型在生成的圖像之間經常表現出明顯的身份不一致。盡管包括 IP-Adapter 和 ConsiStory 在內的最新方法已經提高了身份一致性，但它們失去了生成的圖像與相應輸入提示之間的一致性。我們方法的其他結果（下）展示了卓越的一致性，同時不損害文本和圖像之間的一致性。

對幀提示順序的魯棒性。使用同一組幀提示但不同的順序，我們的方法 1Prompt1Story 可以一致地生成具有統一標識的圖像。

多主題故事生成。通過在身份提示中定義多個主題，我們的方法生成具有多個角色的圖像，每個圖像都保持良好的身份一致性。

種子變化。通過使用不同的種子，1Prompt1Story 可以生成具有不同背景的圖像，同時保持一致的身份。

與不同的基礎模型相結合。