Latent Space Editing in Transformer-Based Flow Matching
作者: Vincent Tao Hu, David W Zhang, Pascal Mettes, Meng Tang, Deli Zhao, Cees G. M. Snoek
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2023-12-17
备注: AAAI 2024 with Appendix
💡 一句话要点
探索Transformer Flow Matching的图像编辑能力，提出可控、累积、可组合的u空间编辑方法。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 图像编辑 生成模型 Flow Matching Transformer 潜在空间编辑
📋 核心要点
- 现有生成模型在图像编辑方面存在局限，尤其是在可控性和编辑效果上难以兼顾。
- 论文提出基于Transformer的Flow Matching模型，并引入u空间进行图像编辑，实现可控、累积和可组合的编辑效果。
- 实验表明，该方法在图像编辑任务上表现出色，能够在保持图像内容本质的同时，实现细粒度和细微的编辑。
📝 摘要（中文）
本文致力于通过生成模型实现图像编辑。Flow Matching是一种新兴的生成建模技术，具有训练简单高效的优点。同时，一种新的基于Transformer的U-ViT最近被提出，以取代常用的UNet，从而在生成建模中获得更好的可扩展性和性能。因此，具有Transformer骨干网络的Flow Matching具有可扩展和高质量生成建模的潜力，但它们的潜在结构和编辑能力仍然未知。因此，我们采用了这种设置，并探索如何通过潜在空间操作来编辑图像。我们引入了一个编辑空间，我们称之为$u$-space，它可以以可控、累积和可组合的方式进行操作。此外，我们提出了一种定制的采样解决方案，以实现使用更高效的自适应步长ODE求解器的采样。最后，我们提出了一种直接而强大的方法，用于使用文本提示实现细粒度和细微的编辑。我们的框架简单高效，同时在编辑图像的同时保持原始内容的本质方面非常有效。我们的代码将在https://taohu.me/lfm/上公开提供。
🔬 方法详解
问题定义：现有图像编辑方法，尤其是在生成模型领域，常常面临编辑效果不佳、可控性不足的问题。传统的UNet结构在扩展性和性能上存在瓶颈。Flow Matching虽然训练高效，但其潜在空间的编辑能力尚未被充分探索，如何利用其进行精细的图像编辑是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用Transformer架构的Flow Matching模型，并在此基础上构建一个可控的潜在编辑空间，即u空间。通过在u空间中进行操作，可以实现对图像的精细编辑，同时保持图像的整体结构和内容一致性。这种设计旨在克服传统方法在可控性和编辑效果上的局限性。
技术框架：整体框架包括以下几个主要部分：1) 基于Transformer的Flow Matching模型训练；2) u空间的构建，作为图像编辑的潜在空间；3) 在u空间中进行编辑操作，例如通过文本提示引导编辑；4) 使用定制的采样方法，利用自适应步长ODE求解器进行高效采样，生成编辑后的图像。
关键创新：论文的关键创新在于提出了u空间，这是一个专门用于图像编辑的潜在空间。与直接在原始潜在空间中操作不同，u空间的设计允许进行可控、累积和可组合的编辑。此外，结合文本提示进行细粒度编辑也是一个重要的创新点，使得用户可以通过自然语言来指导图像编辑过程。
关键设计：在u空间的设计上，论文可能采用了特定的映射函数或约束条件，以保证编辑操作的平滑性和可控性。定制的采样方法可能涉及到对ODE求解器的参数调整，以适应u空间的特性。文本提示的融合可能采用了交叉注意力机制或其他文本图像对齐技术，以实现细粒度的编辑控制。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节需要在论文原文中查找。
📊 实验亮点
论文提出了u空间编辑方法，实现了可控、累积、可组合的图像编辑。通过结合文本提示，可以进行细粒度和细微的编辑，同时保持图像内容的本质。实验结果表明，该方法在图像编辑任务上表现出色，但具体的性能指标和对比基线需要在论文原文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于图像编辑软件、内容生成平台、艺术创作工具等领域。例如，用户可以通过简单的文本描述，对图像进行精细的修改和调整，实现个性化的图像创作。此外，该技术还可以用于修复老旧照片、增强图像细节、生成特定风格的图像等，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
This paper strives for image editing via generative models. Flow Matching is an emerging generative modeling technique that offers the advantage of simple and efficient training. Simultaneously, a new transformer-based U-ViT has recently been proposed to replace the commonly used UNet for better scalability and performance in generative modeling. Hence, Flow Matching with a transformer backbone offers the potential for scalable and high-quality generative modeling, but their latent structure and editing ability are as of yet unknown. Hence, we adopt this setting and explore how to edit images through latent space manipulation. We introduce an editing space, which we call $u$-space, that can be manipulated in a controllable, accumulative, and composable manner. Additionally, we propose a tailored sampling solution to enable sampling with the more efficient adaptive step-size ODE solvers. Lastly, we put forth a straightforward yet powerful method for achieving fine-grained and nuanced editing using text prompts. Our framework is simple and efficient, all while being highly effective at editing images while preserving the essence of the original content. Our code will be publicly available at https://taohu.me/lfm/