随着Diffusion Model和相关的定制化（Personalization）的工作越来越受欢迎，例如DreamBooth、Textual Inversion、Custom Diffusion等，该类方法可以将一个具体物体的概念从图片中提取出来，并加入到预训练的Text-to-Image Diffusion Model中，这样一来，人们就可以定制化地生成自己感兴趣的物体，比如具体的动漫人物或家里的雕塑、水杯等等。
这些定制化方法主要集中在捕捉物体外观（Appearance）方面。然而，除了物体的外观之外，视觉世界还有另一个重要的支柱，即物体与物体之间千丝万缕的关系（Relation）。目前还没有工作探索过如何从图片中提取一个具体关系（Relation），并将该关系作用于生成任务上。
那么，为什么物体之间的关系如此重要呢？因为这些关系可以帮助我们更好地理解和描述物体，让我们的生成模型更加准确地捕捉到场景的真实情况。例如，在一张照片中，我们可以看到一个人站在一辆车旁边。如果我们只关注人和车各自的外观，我们可能会得到一个在视觉上准确但在语义上不准确的描述，即“有一个人和一辆车在照片中”。然而，如果我们能够捕捉到这个人和车之间的关系，我们可以得到更加准确并且具有语义意义的描述，例如“这个人正在驾驶这辆车”或者“这个人在和这辆车合照”。
目前已经有一些工作开始探索如何从图片中提取物体之间的关系。例如，一些研究人员使用图神经网络（Graph Neural Networks）来学习图像中物体之间的关系。他们提出了一种名为“RelationNet”的模型，该模型可以将物体之间的关系编码为向量，并将这些向量用于生成任务中。在这个模型中，物体被表示为节点，而他们之间的关系则被表示为边。这个模型可以将物体和关系嵌入到一个统一的向量空间中，从而使得物体之间的关系可以直接用于生成任务中。
除了使用图神经网络之外，还有一些其他的方法可以用于提取物体之间的关系。例如，一些研究人员使用自注意力机制（Self-Attention Mechanism）来学习图像中物体之间的关系。在这种方法中，模型可以自动地关注不同物体之间的交互，从而学习到物体之间的关系。
除了学习物体之间的关系，还有一些其他的工作可以帮助我们更好地理解场景。例如，在生成任务中，我们可以使用语义分割（Semantic Segmentation）来区分不同的物体，并将它们分别嵌入到一个统一的向量空间中。这样一来，我们就可以更加准确地捕捉到不同物体之间的关系。
总之，物体之间的关系对于理解场景和生成任务来说都是非常重要的。目前已经有一些工作开始探索如何从图片中提取物体之间的关系，并将其用于生成任务中。未来，我们可以期待更多的工作来进一步探索这个问题，并将其应用于实际场景中。