Inversion-Free Image Editing with Natural Language

📄 arXiv: 2312.04965v1 📥 PDF

作者: Sihan Xu, Yidong Huang, Jiayi Pan, Ziqiao Ma, Joyce Chai

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-07

备注: Project Page: https://sled-group.github.io/InfEdit/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出InfEdit，实现无需反演的自然语言图像编辑，兼顾一致性与效率

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 图像编辑 扩散模型 自然语言处理 一致性模型 无需反演 文本引导 虚拟反演

📋 核心要点

  1. 现有基于反演的图像编辑方法耗时且难以兼顾编辑质量与图像一致性，同时与高效的一致性采样方法不兼容。
  2. InfEdit通过引入DDCM，在采样过程中实现虚拟反演，无需显式反演步骤，从而提高效率并保持图像一致性。
  3. InfEdit统一了注意力控制机制，构建了一个无需微调的文本引导编辑框架，在多种编辑任务中表现出强大的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种无需反演的自然语言图像编辑方法InfEdit，旨在解决基于反演的扩散模型在文本引导图像操作中面临的挑战。这些挑战包括反演过程耗时、难以平衡一致性和准确性，以及与一致性模型中高效一致性采样方法的不兼容。InfEdit通过引入Denoising Diffusion Consistent Model (DDCM)，在已知初始样本的情况下，利用特殊的方差调度将去噪步骤简化为与多步一致性采样相同的形式，从而实现虚拟反演。此外，InfEdit统一了注意力控制机制，形成一个无需微调的文本引导编辑框架。实验结果表明，InfEdit在各种编辑任务中表现出色，并保持了流畅的工作流程（在单个A40上小于3秒），展示了实时应用的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于反演的文本引导图像编辑方法存在三个主要痛点：一是反演过程计算成本高昂，耗时较长；二是难以在编辑的准确性和图像整体一致性之间取得平衡；三是与一致性模型中常用的高效一致性采样方法不兼容。这些问题限制了文本引导图像编辑的效率和应用范围。

核心思路：InfEdit的核心思路是消除对显式反演过程的依赖，通过设计一种特殊的扩散模型（DDCM），使得在已知初始样本的情况下，去噪过程可以简化为与一致性采样相同的形式。这种“虚拟反演”策略避免了耗时的反演步骤，同时有助于保持图像的一致性。

技术框架：InfEdit主要包含两个关键组成部分：Denoising Diffusion Consistent Model (DDCM) 和统一的注意力控制机制。DDCM负责图像的生成和编辑，通过特殊的方差调度实现虚拟反演。注意力控制机制则负责将文本信息融入到图像编辑过程中，引导模型生成符合文本描述的图像。整个流程无需额外的微调步骤。

关键创新：InfEdit最重要的创新点在于提出了Denoising Diffusion Consistent Model (DDCM)，它通过特殊的方差调度，在采样过程中实现了虚拟反演，从而避免了显式的反演步骤。这与传统的基于反演的方法形成了本质区别，显著提高了编辑效率，并有助于保持图像的一致性。

关键设计：DDCM的关键设计在于其方差调度策略，该策略使得去噪过程可以简化为与多步一致性采样相同的形式。此外，InfEdit还设计了一种统一的注意力控制机制，用于将文本信息融入到图像编辑过程中。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（具体细节未知）。

📊 实验亮点

InfEdit在各种编辑任务中表现出强大的性能，能够实现对图像进行一致且忠实的编辑，包括刚性和非刚性的语义变化。实验结果表明，InfEdit在单个A40 GPU上可以在3秒内完成图像编辑，展示了实时应用的潜力。具体的性能指标和对比基线数据（未知），但整体效果优于现有方法。

🎯 应用场景

InfEdit具有广泛的应用前景，包括图像风格迁移、图像修复、图像内容生成、虚拟现实和增强现实等领域。其高效的编辑能力和对图像一致性的良好保持，使其在需要快速生成高质量图像的应用场景中具有重要价值。未来，InfEdit有望应用于实时图像编辑、个性化内容创作等领域。

📄 摘要（原文）

Despite recent advances in inversion-based editing, text-guided image manipulation remains challenging for diffusion models. The primary bottlenecks include 1) the time-consuming nature of the inversion process; 2) the struggle to balance consistency with accuracy; 3) the lack of compatibility with efficient consistency sampling methods used in consistency models. To address the above issues, we start by asking ourselves if the inversion process can be eliminated for editing. We show that when the initial sample is known, a special variance schedule reduces the denoising step to the same form as the multi-step consistency sampling. We name this Denoising Diffusion Consistent Model (DDCM), and note that it implies a virtual inversion strategy without explicit inversion in sampling. We further unify the attention control mechanisms in a tuning-free framework for text-guided editing. Combining them, we present inversion-free editing (InfEdit), which allows for consistent and faithful editing for both rigid and non-rigid semantic changes, catering to intricate modifications without compromising on the image's integrity and explicit inversion. Through extensive experiments, InfEdit shows strong performance in various editing tasks and also maintains a seamless workflow (less than 3 seconds on one single A40), demonstrating the potential for real-time applications. Project Page: https://sled-group.github.io/InfEdit/