Piece it Together – 创新图像生成框架助力创意设计

Piece it Together 是什么

Piece it Together（PiT）是由特拉维夫大学和 Bria AI 联合开发的创新图像生成框架，旨在帮助视觉设计师和艺术家从部分视觉组件出发，高效生成完整且连贯的概念设计。该框架基于特定领域的先验知识，将用户提供的碎片化视觉元素无缝整合到连贯的整体中，同时智能补充缺失部分，生成富有创意的概念图像.

核心功能

• 零碎视觉元素整合 ：可将用户提供的部分视觉组件，如独特的翅膀、特定的发型等，无缝整合到连贯的整体构图中，生成完整的概念图像。
• 缺失部分补充 ：在整合已有的视觉元素的同时，自动补充生成缺失的部分，使图像更加完整。
• 多样化概念生成 ：针对同一组输入元素，能够生成多种不同的概念变体，为用户提供便捷的创意选择。
• 语义操作与编辑 ：在 IP+ 空间中支持语义操作，用户可通过简单的文本描述或编辑指令，对生成的概念进行进一步的编辑和调整，如改变角色的风格、情绪等。
• 文本遵循性恢复 ：支持恢复文本提示的遵循能力，可将生成的概念放置在特定的场景或背景下，增强生成图像的多样性和适用性。

技术原理

• IP+ 空间 ：基于 IP-Adapter+ 的内部表示空间（IP+ 空间）构建，该空间相较于传统的 CLIP 空间，在保留复杂概念和细节方面表现更好，支持进行语义操作，为高质量的图像重建和概念编辑提供了基础.
• IP-Prior 模型 ：训练一个轻量级的流匹配模型 IP-Prior，该模型基于特定领域的先验知识，根据输入的部分视觉组件生成完整的概念图像。它通过学习目标领域的分布，动态适应用户输入，完成缺失部分的生成。
• 数据生成与训练 ：使用 FLUX-Schnell 等预训练的文本到图像模型生成训练数据，并添加随机形容词和类别以增强数据多样性。然后利用分割方法提取目标图像的语义部分，形成输入对，进而训练 IP-Prior 模型解决目标任务。
• LoRA 微调策略 ：基于 LoRA 的微调策略，改善 IP-Adapter+ 在文本遵循性方面的不足。通过基于少量样本训练 LoRA 适配器，恢复文本控制能力，使生成的概念更好地遵循文本提示，同时保持视觉保真度。

支持平台

Piece it Together 目前可在支持 Python 环境的计算机上运行，其代码开源，开发者可在此基础上进行二次开发和优化。

团队介绍

Piece it Together 由特拉维夫大学和 Bria AI 联合开发。特拉维夫大学在计算机科学、人工智能等领域具有深厚的学术底蕴和科研实力，为项目的理论研究和技术探索提供了有力支持。Bria AI 则在人工智能应用开发方面有着丰富的经验，能够将科研成果与实际应用紧密结合，推动项目的落地和推广.

项目资源

• 项目官网 ：https://eladrich.github.io/PiT/
• GitHub 仓库 ：https://github.com/eladrich/PiT
• arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2503.10365

业务场景

• 角色设计 ：能够快速生成幻想生物、科幻角色等完整角色设计，帮助设计师探索不同的创意方向，提高角色设计的效率和质量.
• 产品设计 ：设计者可提供产品的部分组件，如产品的外观元素、功能模块等，Piece it Together 能够生成完整的产品概念图，助力验证设计思路并探索多样化的创新设计，加速产品设计的迭代过程。
• 玩具设计 ：输入玩具的部分元素，如玩具的形状、颜色、材质等，该工具可激发创意，生成多种玩具概念用于市场测试，为玩具创新提供更多的可能性。
• 艺术创作 ：艺术家可提供一些艺术元素，如线条、色彩、构图片段等，Piece it Together 能够生成完整的艺术作品，帮助艺术家探索不同的风格和创作方向，激发创作灵感。
• 教育培训 ：可用于设计和艺术教学，教师借助 Piece it Together 快速生成创意概念，直观地向学生展示不同的设计思路和创作方法，培养学生的创新思维和设计技能。