ControlNet作者搞起大模型：让天下没有难写的生图提示词，一句话变构图小作文

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文章摘要

量子位报道，ControlNet作者Lvmin Zhang推出了新项目Omost，旨在通过人工智能技术解决AI绘画中的提示词写作难题。用户只需提供一句简单的提示词，Omost即可自动“构图”生成相应的图像。例如，输入“一幅有趣的卡通蝙蝠侠与小丑战斗的图画”，系统便能生成相应的画面。

Omost这个名字有两层含义：一是与英文单词almost（几乎）发音相似，表示每次使用Omost后，用户所需的图像几乎就完成了；二是“O”代表“omni”（全能的），而“most”表示希望最大限度地利用它。项目采用了基于Llama3和Phi3变体的三种大模型，使AI能够详细地指定图像中各个元素的位置和大小，甚至可以修改已生成图像中的某个元素。

具体实现上，Omost通过划分图像的3×3位置和偏移量，定义了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。此外，通过distance_to_viewer和HTML_web_color_name参数调整视觉表现，实现了对图像生成更精细的控制。Lvmin Zhang还提供了一个基于注意力操纵的Omost LLM的baseline渲染器，并探讨了区域引导的扩散系统的实现选择。

为了进一步提升提示理解，Lvmin Zhang提出了“提示前缀树”概念，通过合并任意子提示，改进结果和提示描述。这个项目已经开放了源代码和Demo，供感兴趣的用户尝试。

总的来说，Omost通过简化用户提示词写作过程，实现了对AI绘画的高效操控，提高了图像生成的质量和效率。