论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11206511
代码链接：https://github.com/bytedance/RealCustom
项目链接：https://corleone-huang.github.io/RealCustom_plus_plus/
Hugging Face： https://huggingface.co/bytedance-research/RealCustom
亮点直击
突破传统方法存在的主体一致性和文本可控性之间的权衡取舍问题，创新性地将参考图主体表征为真实文本单词，通过解耦文本和参考图的影响区域，同时实现高度主体一致性和文本可控性；
曾作为即梦线上主体保持生成算法广泛应用；
研究动机
现有范式将主体表示为一个伪词（例如），并将其与文本结合用于生成。伪词本身存在固有冲突（即，会导致其他真实词语偏离其原有语义）和纠缠（即，影响范围与文本有重叠），从而产生了双最优悖论：主体相似性与文本可控性之间存在权衡。
我们提出RealCustom++ 的真词定制化生成新范式，首先将主体表示为真实词语（例如主体的超类别词），在引导分支中生成引导图像，并获得主体引导掩码。随后，在生成分支中，主体仅在掩码范围内发挥影响，而其他区域则完全由文本控制，从而同时实现了高主体相似性和文本可控性。
方法优势
生成图像的主体区域与参考图高度一致，非主体区域则完全不受参考图影响，实现主体保持的一致性和文本可控性的协同统一。
高度灵活：通过在推理阶段选择不同的单词，我们方法实现了灵活通用的任意层次的主体/主体群的精准保持生成。
技术方案
RealCustom++ 采用了一种全新的“训练-推理”解耦框架，拜托了对主体保持的配对数据依赖：
(1)在训练阶段，RealCustom++学习视觉条件与文本中所有真实词语之间的通用对齐关系。具体实现包括：通过跨层跨尺度投影器（CCP）提取细粒度且鲁棒的主体表征，以及通过课程式训练策略（CTR） 平滑且高效地注入主体表征。
(2)在推理阶段，RealCustom++提出了由自适应掩码引导（AMG）机制连接的双分支架构。其中，引导分支生成主体引导掩码，生成分支则利用该掩码，仅在与主体相关的区域内定制生成特定真实词语。
效果对比
我们在单主体保持和多主体保持效果上都显著超越了SOTA方法。
结论
本文提出了RealCustom++这一创新定制范式，首次通过真实词汇无冲突地表征主体，实现了主体相似性与文本可控性的精准解耦。该范式通过训练-推理解耦框架内的渐进式定制过程，将目标真实词汇从通用概念逐步细化为具体主体。RealCustom++采用跨层跨尺度投影器与渐进式课程训练策略，实现了鲁棒的特征提取及姿态与尺寸的多样性。在推理阶段，自适应掩码指导技术能准确定制目标真实词汇，同时有效保留主体无关区域。我们进一步通过多真实词汇定制算法将RealCustom++扩展至多主体场景。大量实验表明，该方法在单主体与多主体的实时开放域定制任务中，在主体相似性与文本可控性方面均达到了最先进的性能水平。
参考文献
[1] RealCustom++: Representing Images as Real Textual Word for Real-Time Customization
