EmoEdit: Evoking Emotions through Image Manipulation
作者: Jingyuan Yang, Jiawei Feng, Weibin Luo, Dani Lischinski, Daniel Cohen-Or, Hui Huang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-05-21 (更新: 2025-06-18)
💡 一句话要点
EmoEdit：通过图像内容操控激发情感，提升情感图像编辑效果
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 情感图像操控 内容修改 情感适配器 扩散模型 图像生成
📋 核心要点
- 现有情感图像操控方法主要依赖颜色和风格调整，难以实现精准和深刻的情感表达。
- EmoEdit通过引入内容修改，并结合情感适配器和指令损失，增强图像的情感表达能力。
- 实验结果表明，EmoEdit在情感表达效果上优于现有方法，并可迁移到其他扩散模型。
📝 摘要（中文）
情感图像操控（AIM）旨在修改用户提供的图像以激发特定的情感反应。这项任务本质上很复杂，因为它具有双重目标：显著地激发预期的情感，同时保留原始图像的构图。现有的AIM方法主要调整颜色和风格，通常无法引发精确和深刻的情感转变。借鉴心理学见解，我们引入了EmoEdit，它通过结合内容修改来增强情感影响，从而扩展了AIM。具体来说，我们首先构建EmoEditSet，这是一个大规模的AIM数据集，包含通过情感归因和数据构建的40,120个配对数据。为了使现有的生成模型具有情感感知能力，我们设计了情感适配器，并使用EmoEditSet对其进行训练。我们进一步提出了指令损失来捕获数据对中的语义变化。我们的方法通过定性和定量评估，证明了与现有最先进技术相比的卓越性能。此外，我们展示了我们的情感适配器到其他基于扩散模型的可移植性，从而利用多样化的语义增强了它们的情感知识。
🔬 方法详解
问题定义：情感图像操控（AIM）旨在修改图像以激发特定情感，但现有方法主要依赖颜色和风格调整，无法充分表达情感，限制了情感表达的深度和广度。现有方法难以在保留图像构图的同时，显著激发目标情感。
核心思路：EmoEdit的核心在于通过内容修改来增强情感表达。借鉴心理学研究，认为图像内容对情感的表达具有重要作用。通过学习图像内容和情感之间的关系，EmoEdit能够生成更具情感冲击力的图像。同时，设计情感适配器，使生成模型具备情感感知能力。
技术框架：EmoEdit包含以下主要模块：1) 大规模情感图像数据集EmoEditSet的构建，包含40,120个配对数据，用于训练模型。2) 情感适配器的设计，用于将情感信息融入到生成模型中。3) 指令损失的引入，用于约束生成图像的语义变化，使其更符合情感表达的需求。整体流程为：输入图像和目标情感，通过情感适配器和生成模型，生成具有目标情感的图像。
关键创新：EmoEdit的关键创新在于：1) 引入内容修改作为情感表达的手段，突破了传统方法仅依赖颜色和风格调整的局限。2) 构建大规模情感图像数据集EmoEditSet，为模型训练提供了充足的数据支持。3) 设计情感适配器，使生成模型具备情感感知能力，能够更好地理解和表达情感。
关键设计：EmoEditSet数据集的构建采用了情感归因和数据构建的方法。情感适配器采用轻量级设计，易于集成到现有的生成模型中。指令损失用于约束生成图像的语义变化，采用L1损失或L2损失等常用形式。具体的网络结构和参数设置根据所使用的生成模型进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EmoEdit在情感图像操控任务上取得了显著的性能提升。通过定量评估和定性比较，证明了EmoEdit在情感表达效果上优于现有方法。情感适配器具有良好的可移植性，可以轻松集成到其他基于扩散模型的生成模型中，提升其情感表达能力。EmoEditSet数据集的构建为情感图像操控领域的研究提供了宝贵的数据资源。
🎯 应用场景
EmoEdit在情感设计、艺术创作、心理治疗等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于生成具有特定情感的广告图像，辅助艺术家进行情感表达，或者帮助心理治疗师引导患者的情绪。未来，EmoEdit可以进一步扩展到视频情感操控、虚拟现实等领域，为用户提供更加丰富的情感体验。
📄 摘要（原文）
Affective Image Manipulation (AIM) seeks to modify user-provided images to evoke specific emotional responses. This task is inherently complex due to its twofold objective: significantly evoking the intended emotion, while preserving the original image composition. Existing AIM methods primarily adjust color and style, often failing to elicit precise and profound emotional shifts. Drawing on psychological insights, we introduce EmoEdit, which extends AIM by incorporating content modifications to enhance emotional impact. Specifically, we first construct EmoEditSet, a large-scale AIM dataset comprising 40,120 paired data through emotion attribution and data construction. To make existing generative models emotion-aware, we design the Emotion adapter and train it using EmoEditSet. We further propose an instruction loss to capture the semantic variations in data pairs. Our method is evaluated both qualitatively and quantitatively, demonstrating superior performance compared to existing state-of-the-art techniques. Additionally, we showcase the portability of our Emotion adapter to other diffusion-based models, enhancing their emotion knowledge with diverse semantics.