DiffusionGPT，字节跳动开发的由LLM驱动文本生成图像多合一系统，专门设计用于为不同的输入提示生成高质量的图像。其主要目标是解析输入提示并确定产生最优结果的生成模型，该模型具有高泛化、高效用和方便的特点。

DiffusionGPT的牛P之处在于它集成了多种领域的专家图像生成模型。然后使用LLM来对接这些图像生成模型，让LLM来处理和理解各种文本提示。最后根据理解的信息选择最合适的图像模型来生成图像。这样就和GPT 4一样，通过聊天画图...

DiffusionGPT主要特点：

1、多样化文本提示处理：DiffusionGPT 能够理解和处理各种类型的文本提示，包括具体的指令、抽象的灵感、复杂的假设等。

2、集成多个领域专家模型：系统集成了多种领域的图像扩散模型，每个模型在其特定领域具有专业的图像生成能力。这类模型专注于特定领域的图像生成，比如自然景观、人物肖像、艺术作品等。

这意味着系统不仅能够生成普通的图像，还能够处理更特定、更复杂的图像生成任务，比如特定风格或类型的图像。模仿特定艺术家的风格、漫画风格或摄影技术。

3、大语言模型驱动：DiffusionGPT 使用大语言模型（LLM）来解析和理解用户输入的文本提示。这个过程类似于其他基于 LLM 的系统（如 GPT-4）处理文本的方式，但特别应用于理解用于图像生成的指令和描述。

4、智能选择合适的图像模型：基于对文本提示的理解，DiffusionGPT 能够智能地选择最合适的图像生成模型来生成图像。这不仅包括选择正确的模型，还涉及调整生成参数以最好地满足用户的需求。

5、输出高质量图像：通过精准地匹配文本提示与最佳生成模型，DiffusionGPT 能生成高质量、与用户需求高度吻合的图像。

6、用户反馈与优势数据库：结合用户反馈和优势数据库，系统能够根据用户偏好调整模型选择，提升图像生成的相关性和质量。

例如：在系统的早期使用中，用户可能提供对生成图像的反馈，比如“这张图片的颜色太暗了”。DiffusionGPT 利用这些反馈来调整其模型选择，使得未来的图像生成更符合用户的偏好。

DiffusionGPT主要工作原理：

1、输入解析：用户提供文本提示，如描述、指令或灵感。

大型语言模型（LLM）负责解析这些文本提示，理解其含义和需求。

2、思维树（Tree-of-Thought）构建：根据不同的图像生成任务，系统构建了一个“思维树”，这是一种组织不同图像生成模型的结构。

思维树基于先验知识和人类反馈，涵盖了多种领域的专家级模型。

3、模型选择：根据 LLM 解析的结果，系统通过思维树来确定最适合当前文本提示的图像生成模型。在选择过程中，可能还会考虑用户的偏好和历史反馈，这些信息存储在优势数据库中。

4、图像生成：一旦选定了合适的模型，该模型就会被用来生成图像。生成的图像将与输入的文本提示紧密相关，并反映出用户的意图和偏好。

5、结果输出：最终生成的图像会呈现给用户。

这些图像可以是多样化的，包括但不限于具体描述的场景、概念艺术作品或符合特定风格的图像。

6、用户反馈优化过程：

用户对生成图像的反馈被用来丰富优势数据库，进而帮助系统更好地理解用户偏好，优化后续的模型选择和图像生成。

DiffusionGPT 在生成人类和场景等类别的图像时展现了高度的真实性和细节。与基准模型（如 SD1.5）相比，DiffusionGPT 生成的图像在视觉保真度、捕捉细节方面有明显提升。DiffusionGPT 在图像奖励和美学评分方面的表现优于传统的稳定扩散模型。在进行图像生成质量的量化评估时，DiffusionGPT 展示了较高的评分，说明其生成的图像在质量和美学上更受青睐。