扩散模型在图像生成领域的创意能力,与向量数据库的特征检索能力相结合,打造出更贴合用户需求的智能图像生成方案,让生成结果既富有创意又精准可控。

系统将海量的图像素材转化为embedding向量,按风格、主题分类存入向量数据库的Collection。用户输入文本描述或上传参考图像时,扩散模型先通过向量数据库检索相似风格的图像向量,提取其中的关键特征,如色彩搭配、构图结构等,作为生成图像的 “灵感素材”,这些图像均为重要的非结构化数据。

例如用户想要生成 “赛博朋克风格的城市夜景”,扩散模型会检索向量数据库中赛博朋克风格的图像向量,捕捉霓虹灯光、高楼结构的特征,再结合自身的生成能力,创作出符合风格要求的全新图像。大模型提升了扩散模型对文本描述的理解精度,让生成的检索向量更贴合用户的创意意图,避免风格偏差。

这种协作模式解决了扩散模型生成结果不可控的问题,用户可通过调整检索向量的权重,精准控制生成图像的风格偏向,例如增加 “复古元素” 的向量权重,让赛博朋克图像融入复古设计。同时,向量数据库的实时检索能力确保扩散模型能快速获取最新的风格向量,让生成的图像紧跟设计潮流,满足广告设计、游戏美术等领域的专业需求。