DiffEditor:腾讯联合北京大学推出的图像编辑工具
DiffEditor简介
DiffEditor是由北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院和腾讯PCG ARC实验室联合开发的一种新型扩散模型基础的图像编辑工具。该工具通过引入图像提示(image prompts)和改进的采样策略,解决了现有扩散模型在复杂场景下编辑精度不足和灵活性欠缺的问题。DiffEditor结合了区域随机微分方程(Regional SDE)采样、区域梯度引导和时间旅行策略,显著提升了细粒度图像编辑的准确性和灵活性,并在多种编辑任务中表现出色。开发团队通过创新性的技术改进,使DiffEditor在内容拖动、对象移动、调整大小、外观替换等任务中实现了高质量的编辑效果,为图像编辑领域带来了新的突破。
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DiffEditor主要功能
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细粒度图像编辑
DiffEditor能够对图像进行多种细粒度编辑操作,包括:-
对象移动与调整大小:用户可以自由选择图像中的对象并进行移动或缩放操作。
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内容拖动:通过点选图像中的像素点,实现精准的内容拖动和布局调整。
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对象粘贴与外观替换:支持跨图像编辑,例如将一个图像中的对象粘贴到另一个图像中,或替换对象的外观。
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高质量编辑输出:在保持编辑灵活性的同时,确保编辑结果与原始图像在内容和风格上的一致性。
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图像提示与文本提示结合:DiffEditor引入图像提示(image prompts),与文本提示(text prompts)相结合,更精准地描述编辑内容,提升编辑质量。
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适用于多种场景:DiffEditor不仅适用于单图像内的编辑操作,还支持跨图像编辑,例如从参考图像中提取内容并应用到目标图像中。
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高效灵活的编辑能力:通过创新的采样策略和编辑算法,DiffEditor在保持高编辑精度的同时,显著提升了编辑的灵活性和效率。
DiffEditor技术原理
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图像提示(Image Prompts)
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引入图像提示以增强对编辑内容的描述能力。图像提示通过一个可训练的编码器嵌入到模型中,与文本提示共同指导扩散过程。
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图像提示编码器基于预训练的CLIP模型,通过线性层和QFormer模块将图像嵌入到64个可学习的查询中,增强细节表达能力。
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局部随机微分方程(Regional SDE)采样
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在采样过程中引入随机性(σt > 0),但仅在局部编辑区域和特定时间间隔内应用,以保持其他区域的内容一致性。
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通过控制随机性,DiffEditor在编辑区域注入灵活性,同时避免对未编辑区域的干扰。
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区域梯度引导(Regional Gradient Guidance)
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使用编辑区域掩码(m_edit)局部结合编辑能量函数(E_edit)和内容一致性能量函数(E_content),避免不同梯度引导之间的干扰。
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公式为:∇zt log q(y|zt) = medit · ∇xtE_edit + (1 – medit) · ∇xtE_content,确保编辑精度和内容一致性。
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时间旅行策略(Time Travel Strategy)
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在采样过程中引入回滚机制,通过确定性的DDIM逆过程将zt回滚到zt-1,增强编辑的准确性。
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该策略类似于循环神经网络中的时间步迭代,能够有效抑制生成不和谐结果的可能性。
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扩散模型基础架构
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DiffEditor基于预训练的Stable Diffusion模型,利用其强大的生成能力和特征对应关系,实现高质量的图像编辑。
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通过改进的采样策略和编辑算法,DiffEditor在保持内容一致性的同时,显著提升了编辑的灵活性和精度。
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DiffEditor应用场景
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内容创作与设计:在广告设计、海报制作或社交媒体内容创作中,快速调整图像布局、替换元素外观或添加新对象,提升创意表达。
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影视与游戏制作:用于影视后期的特效制作或游戏场景设计,快速修改角色外观、调整场景布局或替换道具,节省制作成本。
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电商图像编辑:电商平台上快速调整商品图片的布局、替换背景或修改商品细节,提升产品展示效果。
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艺术创作:艺术家可以利用DiffEditor进行数字绘画创作,通过拖动和替换元素实现独特的艺术风格。
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教育与培训:在教育领域,教师可以快速修改教材中的图像内容,使其更贴合教学需求,或用于虚拟实验室中生成实验场景。
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个人照片编辑:用户可以轻松调整个人照片中的元素,如移动人物位置、替换背景或修复老照片中的损坏部分,提升照片质量。
DiffEditor项目入口
- arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2402.02583
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