Perceptual Similarity guidance and text guidance optimization for Editing Real Images using Guided Diffusion Models

📄 arXiv: 2312.06680v1 📥 PDF

作者: Ruichen Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-09

💡 一句话要点

提出双重引导扩散模型，用于真实图像编辑，保持编辑区域真实感和未编辑区域一致性

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 扩散模型 图像编辑 文本引导 感知相似性 双重引导

📋 核心要点

  1. 扩散模型图像编辑面临修改后图像与原始图像差异过大的挑战，尤其是在未编辑区域。
  2. 采用双重引导策略，结合文本引导优化和感知相似性引导，确保编辑区域真实感和未编辑区域一致性。
  3. 通过文本嵌入引导潜在空间，并利用Tweedie公式进行后验采样，实现逼真的图像编辑效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种双重引导方法，用于在使用扩散模型进行图像编辑时，解决修改后的图像与原始图像差异过大的问题。该方法在未更改的区域保持与原始图像的高度一致性。首先，采用文本引导优化，利用文本嵌入来引导潜在空间和无分类器引导。其次，使用感知相似性引导，通过Tweedie公式在逆向过程中优化潜在向量进行后验采样。该方法确保了编辑元素和原始图像未编辑部分都能逼真地渲染。

🔬 方法详解

问题定义：在使用扩散模型进行图像编辑时，一个关键问题是如何在修改图像的同时，保持与原始图像的高度一致性，尤其是在未编辑的区域。现有方法在编辑过程中容易导致图像与原始图像产生较大偏差，影响编辑质量。

核心思路：本文的核心思路是采用双重引导策略，即同时利用文本引导和感知相似性引导。文本引导负责引导编辑区域的内容，而感知相似性引导则负责保持未编辑区域与原始图像的一致性。通过两种引导的协同作用，实现高质量的图像编辑。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：文本引导优化和感知相似性引导。在文本引导优化阶段，利用文本嵌入来引导潜在空间，并采用无分类器引导。在感知相似性引导阶段，通过Tweedie公式在逆向过程中优化潜在向量进行后验采样。这两个阶段共同作用，确保编辑后的图像既符合文本描述，又与原始图像保持高度一致性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于同时利用文本引导和感知相似性引导。文本引导确保编辑区域的内容符合预期，而感知相似性引导则确保未编辑区域与原始图像保持一致。这种双重引导策略能够有效地解决现有方法在图像编辑过程中容易导致图像与原始图像产生较大偏差的问题。

关键设计：在文本引导优化阶段，使用了文本嵌入来引导潜在空间，并采用了无分类器引导。在感知相似性引导阶段，通过Tweedie公式在逆向过程中优化潜在向量进行后验采样。Tweedie公式的具体形式和参数设置对最终的编辑效果有重要影响。此外，损失函数的设计也至关重要，需要平衡文本引导和感知相似性引导之间的权重。

📊 实验亮点

论文提出的双重引导方法在真实图像编辑任务上取得了显著的效果。通过结合文本引导和感知相似性引导，该方法能够生成高质量的编辑图像，同时保持与原始图像的高度一致性。实验结果表明，该方法在编辑区域的真实感和未编辑区域的一致性方面均优于现有方法，能够有效地解决图像编辑过程中容易导致图像与原始图像产生较大偏差的问题。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于图像编辑、图像修复、图像生成等领域。例如，可以用于照片修复，在保留原始照片主体内容的同时，根据用户的文本描述修改照片的细节。此外，还可以应用于艺术创作，根据用户的文本描述生成具有特定风格的图像。该技术具有很高的实际应用价值和广阔的市场前景。

📄 摘要（原文）

When using a diffusion model for image editing, there are times when the modified image can differ greatly from the source. To address this, we apply a dual-guidance approach to maintain high fidelity to the original in areas that are not altered. First, we employ text-guided optimization, using text embeddings to direct latent space and classifier-free guidance. Second, we use perceptual similarity guidance, optimizing latent vectors with posterior sampling via Tweedie formula during the reverse process. This method ensures the realistic rendering of both the edited elements and the preservation of the unedited parts of the original image.