我们基于Stable Diffusion模型开发了个性化Logo&Icon生成方案。与现有的Logo&Icon生成方案相比的优势，我们的方案 1. 从网上收集了大量公开的Logo&Icon素材，并且以人工对其进行精细化和多样化标注，保证生成的效果； 2. 用户可以直接输入代表Logo&Icon内容的文本来生成高清Logo&Icon图像，而不需要finetune。 3. 我们设计了有效的prompt优化模块，能够保证不同用户输入的文本描述均得到高清的Logo&Icon。
Logo&Icon的设计是一个组织成立的标志，具有极强的市场需求。传统的Logo&Icon设计需要专业的人工设计，而我们深入研究了Logo&Icon设计的网络化生成方案，完成了Logo&Icon个性化生成的创新方案和框架优化，以达到用户可以根据输入的文本来直接生成Logo&Icon图像。为此，我们选择Stable Diffusion模型，通过对其进行finetune训练，来实现Logo&Icon生成。为了进行Logo&Icon生成的finetune，我们现实编辑师团队从网上收集了大量公开可使用的Logo&Icon素材，并且依靠人工对其进行标注。得到匹配的图像-文本对之后，我们对Stable Diffusion模型进行高效的finetune。并且为了能够让模型充分理解用户的文本输入，我们设计了Prompt优化模块，能够将用户的输入映射到最适合Stable Diffusion的prompt空间。该方案采用了先进的框架与训练策略，能够生成高清的，多样化的，精细化的，符合用户文本描述的创意Logo&Icon。在这里给出的四个例子充分展示了本方案的强大效果与广泛应用价值。
模型结构
我们基于AIGC中的Stable Diffusion模型，提出了新的Logo&Icon生成方案。利用下图的框架，在推理的时候，用户只需要输入相应的文本，指明他们想要生成的Logo&Icon的内容，就可以完成他们想要的Logo&Icon结果。此过程中不需要额外的finetune，因为我们收集和标注了大量的Logo&Icon图像-文本对，并且利用他们进行了Stable Diffusion的finetune，能够达到人为设计的Logo&Icon的水平。 在框架中，我们还设计了对于Prompt的输入优化模块，能够将用户输入的文本描述映射到最佳的输入空间，提高生成Logo&Icon的质量，并且避免出错。
模型训练
我们的Logo&Icon生成方案，首先从网上收集大量的公开Logo&Icon数据，并且人工标注其文本描述。之后对Stable Diffusion进行finetune，得到能够生成Logo&Icon的能力。并且我们对其进行测试，设计出效果最好的prompt模板，组成prompt最优空间。利用这些prompt模块，我们就可以训练prompt优化模块。
推理使用
在对特定的用户输入文本进行生成的时候，用户只需要描述出所设计的Logo&Icon文字部分，以及Logo&Icon中需要包含的内容，即可通过少量步数的Diffusion推理过程来得到Logo&Icon输出。
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