在文本到图像（T2I）模型不断发展的领域中，随着GlueGen的引入，新的领域正在出现。T2I模型在生成图像方面展现出了令人印象深刻的能力，但是它们在修改或增强功能方面的刚性一直是一个重大挑战。GlueGen的目标是通过将单模态或多模态编码器与现有的T2I模型进行对齐来改变这种范式。这一方法由西北大学、Salesforce AI Research和斯坦福大学的研究人员共同探索，简化了升级和扩展，并开启了多语言支持、声音到图像生成和增强文本编码的新时代。在本文中，我们将深入探讨GlueGen的变革潜力，探索它在推进X到图像（X2I）生成方面的作用。
现有的T2I生成方法，特别是基于扩散过程的方法，已经在根据用户提供的标题生成图像方面取得了显著的成功。然而，这些模型面临将文本编码器与图像解码器紧密耦合的挑战，使得修改或升级变得繁琐。一些其他T2I方法的参考包括基于GAN的方法，如生成对抗网络（GANs），Stack-GAN，Attn-GAN，SD-GAN，DM-GAN，DF-GAN，LAFITE，以及自回归变换器模型，如DALL-E和CogView。此外，扩散模型，如GLIDE、DALL-E 2和Imagen，在该领域中已被用于图像生成。
T2I生成模型在算法改进和广泛训练数据的推动下已取得了显著进展。基于扩散的T2I模型在图像质量方面表现出色，但在可控性和构图方面较为困难，往往需要及时的工程调整以实现所需的结果。另一个限制是主要训练于英文文本标题，限制了其多语言的实用性。
GlueGen框架引入了GlueNet，将来自各种单模态或多模态编码器的特征与现有T2I模型的潜在空间进行对齐。他们的方法使用平行语料库来对齐不同编码器之间的表示空间的新训练目标。GlueGen的能力还可将多语言语言模型（如XLM-Roberta）与T2I模型进行对齐，从而使其能够从非英文标题生成高质量的图像。此外，它还可以将多模态编码器（如AudioCLIP）与Stable Diffusion模型进行对齐，实现声音到图像的生成。
GlueGen提供了将不同功能表征对齐的能力，使新功能无缝集成到现有的T2I模型中。它通过将多语言语言模型（如XLM-Roberta）与T2I模型进行对齐，生成高质量的非英文标题图像。此外，GlueGen还将多模态编码器（如AudioCLIP）与Stable Diffusion模型进行对齐，实现声音到图像的生成。该方法还通过其目标重新加权技术，提高了图像的稳定性和准确性，与原始的GlueNet相比。评估使用FID得分和用户研究进行。
总之，GlueGen为对齐各种功能表征提供了解决方案，增强了现有T2I模型的适应性。通过对齐多语言语言模型和多模态编码器，它拓展了T2I模型从多样的源生成高质量图像的能力。GlueGen通过提出的目标重新加权技术，提高了图像的稳定性和准确性，解决了在T2I模型中打破文本编码器和图像解码器之间紧密耦合的挑战，为更轻松的升级和替换铺平了道路。总体而言，GlueGen为推进X到图像生成功能提供了一种有希望的方法。