ControlNet作者新项目，居然也搞起大模型和Agent了。

当然还是和AI绘画相关：解决大伙不会写提示词的痛点。

现在只需一句超简单的提示词说明意图，Agent就会自己开始“构图”：

这就是ControlNet作者Lvmin Zhang的新玩具Omost。Omost这个名字有双层含义：

这个新项目让网友直呼：也太强了！

放大翻译成中文来看，用户简短的提示词会被拆解扩展，从图像全局描述到局部每个元素的都会详细说明，直观地指定图像中各个元素的位置和大小。

之后，特定图像生成器根据LLM描绘的“蓝图”创建最终的图像。

而且，已经完成的图像整体布局可以保留，想修改画面中的某个元素，也只需一句提示词。

原版是这样婶儿的：

然后把龙变成恐龙：

目前，Omost用来生成代码的LLM有基于Llama3和Phi3变体的三种模型，Lvmin Zhang还放出了Demo大伙儿可以试玩。

网友们第一时间也纷纷上手尝试：

不禁感慨Lvmin Zhang的项目都很鹅妹子嘤：

729个框，设定图像所有元素的位置

Omost目前提供基于Llama3和Phi3变体的三种LLM。

下面扒开Omost看看里面有什么。

首先，所有的Omost LLM都经过训练，可以提供严格定义的子提示，大伙儿可以利用其来设计无损文本编码方法。

“子提示”（sub-prompt）指的是如果一个提示少于75个token，并且能够独立描述一个事物，不依赖于其他提示，就是“子提示”。

Omost通过预定义的位置、偏移量和区域这三大参数来简化图像元素的描述。

首先将图像划分为3*3=9个位置：

然后进一步将每个位置划分为33个偏移量，得到99=81个位置：

以这些位置为中心，进一步定义了 9 种类型的边界框：

如此一来就涵盖了999=729个不同的边界框，几乎涵盖了图像中元素的所有常见可能位置。

接下来，distance_to_viewer和HTML_web_color_name两大参数调整视觉表现。

组合distance_to_viewer和HTML_web_color_name可以绘制出非常粗糙的构图。

例如，如果LLM效果良好，“在暗室的木桌上的红瓶子前面有一个绿色瓶子”应该可以计算出如下图像：

此外，ControlNet作者Lvmin Zhang还提供了一个基于注意力操纵的Omost LLM的baseline渲染器。并总结了目前要实现区域引导的扩散系统的一些选择。

基于注意力分数操作，他编写了一个baseline公式，并认为这种无参数公式是一个非常标准的baseline实现，几乎会引入zero style偏移或质量下降。将来，他们可能会考虑为Omost训练一些参数化方法。

具体来说，现在考虑一个只有2*2=4像素的极简化图像：

有三个提示“两只猫”、“一只黑猫”、“一只白猫”，有它们的掩码：

然后就可以画出这个注意力分数表：

简而言之，就是通过调整注意力分数来控制模型在不同区域的关注度，来实现更精细的图像生成。

此外，Lvmin Zhang还发现了另一种可以提高提示理解的技巧，并称其为提示前缀树（Prompt Prefix Tree）。

因为现在所有的提示都是可以任意合并的子提示（所有子提示严格少于75个token，通常少于40个标记，描述独立的概念，并且可以任意合并为clip编码的常规提示），找到一种更好的方法来合并这些子提示可能会改进结果和提示描述。

例如，下面是一个全局/局部整体/详细描述的树结构：

由于所有子提示都可以任意合并，因此可以将此树形图中的路径用作提示。

例如，下面的路径将给出提示“一只猫和一只狗。沙发上的猫”。

感兴趣的家银亲自上手玩玩吧～

GitHub链接：https://github.com/lllyasviel/OmostDemo链接：https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/Omost

— 完 —

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