CVPR 2025｜北大开源多模态驱动的定制化漫画生成框架DiffSensei，还有4.3万页漫画数据集

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随着生成式人工智能技术（AIGC）的突破，文本到图像模型在故事可视化领域展现出巨大潜力，但在多角色场景中仍面临角色一致性差、布局控制难、动态叙事不足等挑战。
为此，北京大学、上海人工智能实验室、南洋理工大学联合推出 DiffSensei，首个结合多模态大语言模型（MLLM）与扩散模型的定制化漫画生成框架。

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.07589
  
• GitHub 仓库：https://github.com/jianzongwu/DiffSensei
  
• 项目主页 - https://jianzongwu.github.io/projects/diffsensei/
  
• 数据链接 - https://huggingface.co/datasets/jianzongwu/MangaZero
  

该框架通过创新的掩码交叉注意力机制与文本兼容的角色适配器，实现了对多角色外观、表情、动作的精确控制，并支持对话布局的灵活编码。同时，团队发布了首个专为漫画生成设计的 MangaZero 数据集（含 4.3 万页漫画与 42.7 万标注面板），填补了该领域的数据空白。实验表明，DiffSensei 在角色一致性、文本跟随能力与图像质量上显著优于现有模型，为漫画创作、教育可视化、广告设计等场景提供了高效工具。
团队公开了训练，测试代码、预训练模型及 MangaZero 数据集，支持本地部署。开发者可通过 Hugging Face 获取资源，并利用 Gradio 界面快速体验生成效果。

1.DiffSensei 效果及应用


DiffSensei 功能
DiffSensei 生成漫画的技术优势：

• 角色一致性：跨面板保持角色特征稳定，支持连续叙事，可根据文本动态调整任务状态和动作。
  
• 布局精准：通过掩码机制与边界框标注，实现多角色与对话框的像素级定位。
  
• 动态适应性：MLLM 适配器使角色可依据文本提示调整状态（如 “愤怒表情” 或 “挥手动作”），突破传统模型的静态生成限制。
  

2.DiffSensei 应用场景

真人长篇故事生成

DiffSensei 真人长篇故事生成效果
定制漫画生成

DiffSensei 定制漫画生成效果
更多结果

DiffSensei 生成整页漫画结果，每页漫画的故事梗概在其上方，更多结果在项目主页
4. 模型框架


DiffSensei 方法框架
DiffSensei 的技术架构以 “动态角色控制” 和 “高效布局生成” 为核心，通过以下模块实现端到端的漫画生成：

• 多模态特征融合:
  
• 结合 CLIP 图像编码器 与 漫画专用编码器（Magi），提取角色语义特征，避免直接复制像素细节导致的 “粘贴效应”。
  
• 通过重采样模块将特征压缩为低维 token，适配扩散模型的交叉注意力机制，增强生成灵活性。
  
• 掩码交叉注意力机制：复制扩散模型的键值矩阵，创建独立的角色注意力层，仅允许角色在指定边界框内参与注意力计算，实现布局的像素级控制。
  
• 引入对话布局嵌入，将对话框位置编码为可训练的嵌入向量，与噪声潜在空间融合，支持后期人工文本编辑。
  
• MLLM 驱动的动态适配器：以多模态大语言模型（如 LLaVA）为核心，接收面板标题与源角色特征，生成与文本兼容的 目标角色特征，动态调整表情、姿势等属性。训练中结合 语言模型损失（LM Loss） 与 扩散损失，确保生成特征既符合文本语义，又与图像生成器兼容。
  
• 多阶段训练优化
  
• 第一阶段：基于 MangaZero 数据集训练扩散模型，学习角色与布局的联合生成。
  
• 第二阶段：冻结图像生成器，微调 MLLM 适配器，强化文本驱动的角色动态调整能力 813，从而适应与文本提示对应的源特征。在第一阶段使用模型作为图像生成器，并冻结其权重。
  

5.MangaZero 数据集


MangaZero 数据集统计信息
上图展示了 MangaZero 数据集的基本信息，该数据集中包含最著名的日本黑白漫画系列。图 a 显示了所有 48 系列的封面。这些漫画系列之所以被选中，主要是因为它们的受欢迎程度、独特的艺术风格和广泛的人物阵容，为该模型提供了发展强大而灵活的 IP 保持能力。
图 b 展示了一些人物和对话标注的示例。
图 c 描绘了数据集中的面板分辨率分布。为了提高清晰度，其中包括三条参考线，分别表示 1024×1024、512×512 和 256×256 的分辨率。大多数漫画画板都集中在第二行和第三行周围，这表明与最近研究中通常强调的分辨率相比，大多数画板的分辨率相对较低。这一特性是漫画数据所固有的，该工作专门针对漫画数据。因此，可变分辨率训练对于有效处理漫画数据集至关重要。

MangaZero 数据集和同类数据集对比
MangaZero 数据集相比同类数据，规模更大，来源更新，标注更丰富，漫画以及画面分辨率更多样。与广为人知的黑白漫画数据集 Manga109 相比，MangaZero 数据集收录了更多在 2000 年之后出版的漫画，这也正是其名称的由来。此外，MangaZero 还包含一些 2000 年之前发行、但并未收录于 Manga109 的著名作品，例如《哆啦 A 梦》（1974 年）。

MangaZero 数据集标注流程
上图展示了 MangaDex 数据集的构建过程，作者通过三个步骤构建 MangaZero 数据集。

• 步骤 1 - 从互联网中下载一些现有的漫画页面。
  
• 步骤 2 - 使用预先训练好的模型自主为漫画面板添加相关标注。
  
• 步骤 3 - 利用人工来校准人物 ID 标注结果。
  

MangaZero 数据集应用潜力

• 多 ID 保持，灵活可控的图片生成训练。漫画数据天然拥有同一个人物多个状态的图像，对可根据文本灵活控制人物状态的定制化生成训练有很大帮助。
  
• 风格可控的漫画生成。MangaZero 中包含的漫画系列多样且具有代表性，可以在模型结构中增加风格定制模块，实现画风可控的漫画生成。例如生成龙珠风格的柯南。
  

6. 结论

DiffSensei 通过多模态技术的深度融合，重新定义了 AI 辅助创作的边界。其开源属性与行业适配性，将加速漫画生成从实验工具向产业级应用的跨越。未来，研究方向可扩展至彩色漫画与动画生成，进一步推动视觉叙事技术的普惠化。