連結：https://rb-modulation.github.io
RB-Modulation是谷歌釋出的一種基於隨機最優控制的新型訓練免費個性化擴散模型解決方案。它透過終端成本編碼所需屬性，實作風格和內容的精確提取與控制，無需額外訓練，即可生成與參考影象風格一致且遵循給定文本提示的影象。該技術在無需訓練的情況下，透過新穎的注意力特徵聚合(AFA)模組，保持對參考影象的高保真度，並遵循給定的提示，具有重要的研究和應用價值。
需求人群：
RB-Modulation適用於需要快速生成符合特定風格和內容要求的影象的應用場景，如藝術創作、設計、遊戲開發等領網網域。它特別適合那些希望在沒有深入機器學習知識的情況下，快速獲得高質量影象生成結果的使用者。
使用場景示例：
- 藝術家使用RB-Modulation根據個人風格快速生成藝術作品
- 設計師利用該技術為遊戲角色設計獨特的外觀
- 廣告公司採用RB-Modulation生成符合品牌風格的廣告影象
產品特色：
- 無需訓練即可個性化定製擴散模型
- 透過終端成本編碼實作風格和內容的精確提取
- 保持對參考影象的高保真度
- 遵循給定的文本提示生成影象
- 無需依賴外部適配器或ControlNets
- 透過注意力特徵聚合(AFA)模組分離內容和風格
- 在理論上連線最優控制和逆擴散動力學