ECCV'24｜OMG:已开源，遮挡友好的个性化多概念生成新框架

主要观点总结

本文提出了一种两阶段的个性化生成框架OMG，旨在解决多概念个性化生成过程中的遮挡问题。OMG采用概念噪声混合方法，无需任何训练即可与各种单概念个性化生成方法相结合，解决身份退化问题。实验结果表明，OMG在多概念个性化生成方面展现出卓越性能。

关键观点总结

关键观点1: OMG框架的目标

解决多概念个性化生成中的遮挡问题，保持身份特征，确保前景与背景的光照一致性。

关键观点2: OMG框架的特点

采用两阶段采样方法，第一阶段处理遮挡问题并收集视觉理解信息，第二阶段利用收集到的信息整合多个概念，通过概念噪声混合方法实现个性化生成。

关键观点3: OMG框架的方法

使用文本到图像生成模型T2I，通过视觉理解技术确定概念掩码位置，利用噪声概念混合方法将特定概念ID注入图像的特点区域，通过保存和重用注意力图来保持遮挡布局。

关键观点4: 实验与结论

实验证明OMG能够解决遮挡问题，生成高质量图像，且无需额外训练即可与各种单概念定制模型无缝结合，具有通用性和实用性。

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