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　　ImageRAG 是基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的图像生成技术，通过动态检索相关图像来提升文本到图像（T2I）模型生成罕见或未见概念的能力。基于现有的图像条件模型，无需特定的 RAG 训练，可改善生成图像的真实度和相关性。

　　基于海量图像资源，ImageRAG 通过检索增强技术使 AI 生成的图像更真实、细腻，避免了传统生成模型中的“幻觉”问题。

　　ImageRAG 的框架设计具有高度的灵活性和可扩展性，根据需求对各个模块进行扩展或升级。

　　ImageRAG 根据给定的文本提示，动态检索与之相关的图像，将这些图像作为上下文提供给基础的 T2I 模型，引导生成过程。基于外部图像作为参考，帮助模型更好地理解并生成目标概念。

　　使用视觉语言模型（VLM）判断初始生成图像是否与文本提示匹配。如果存在偏差，VLM 会识别出缺失的概念，生成详细的检索描述（caption），用于后续的图像检索。

　　基于生成的检索描述，从外部数据库（如 LAION）中检索与描述最相似的图像。检索到的图像作为参考提供给 T2I 模型，帮助其生成更符合文本提示的图像。

　　ImageRAG 不需要对基础模型进行专门的 RAG 训练，直接用现有图像条件模型的能力，具有高度的适应性，可以应用于多种 T2I 模型（如 SDXL 和 OmniGen）。

　　ImageRAG 可以帮助设计师和创意工作者快速生成符合特定概念的图像，例如生成带有特定风格或场景的插画、海报或广告素材。

　　通过结合用户提供的图像和个人概念，ImageRAG 能生成个性化的图像组合。例如，将用户的宠物生成在不同的创意场景中天博官网，如印在马克杯上、乐高模型中，或者在教室里给狗狗上课。

　　企业可以用 ImageRAG 生成与品牌形象一致的视觉内容，快速适应不同的市场活动和广告需求。

　　在教育领域，ImageRAG 可以生成用于教学的图像，例如科学插图、历史场景重现或虚拟实验室环境，帮助学生更好地理解和记忆。

　　电影、电视剧和游戏制作中可以用 ImageRAG 快速生成概念图、角色设计或场景背景，加速创意流程天博平台。

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