A Survey of Multimodal-Guided Image Editing with Text-to-Image Diffusion Models
作者: Xincheng Shuai, Henghui Ding, Xingjun Ma, Rongcheng Tu, Yu-Gang Jiang, Dacheng Tao
分类: cs.CV
发布日期: 2024-06-20
备注: Project Page: https://github.com/xinchengshuai/Awesome-Image-Editing
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述：基于文本到图像扩散模型的多模态引导图像编辑技术
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图像编辑 多模态引导 扩散模型 文本到图像 人工智能生成内容
📋 核心要点
- 现有图像编辑方法在处理复杂用户意图和多模态输入时存在局限性，难以实现精确和自然的编辑效果。
- 该综述提出一个统一框架，将多模态引导的图像编辑过程形式化，并将其分为两个主要的算法家族，为用户提供设计空间。
- 通过对框架内各组件的深入分析，以及对训练方法和视频编辑技术的讨论，为未来的研究方向提供了指导。
📝 摘要（中文）
图像编辑旨在根据用户的特定需求编辑给定的合成或真实图像。作为人工智能生成内容（AIGC）领域中一个有前景且具有挑战性的方向，近年来受到了广泛研究。该领域最近的重大进展基于文本到图像（T2I）扩散模型的发展，该模型根据文本提示生成图像。这些模型展示了卓越的生成能力，并已成为广泛使用的图像编辑工具。基于T2I的图像编辑方法显著提高了编辑性能，并为修改由多模态输入引导的内容提供了用户友好的界面。在本综述中，我们全面回顾了利用T2I扩散模型的多模态引导图像编辑技术。首先，我们从整体角度定义了图像编辑的范围，并详细介绍了各种控制信号和编辑场景。然后，我们提出了一个统一的框架来形式化编辑过程，将其分为两个主要的算法家族。该框架为用户实现特定目标提供了设计空间。随后，我们深入分析了该框架中的每个组件，检查了不同组合的特征和适用场景。鉴于基于训练的方法学习在用户指导下直接将源图像映射到目标图像，我们分别讨论了它们，并介绍了不同场景下源图像的注入方案。此外，我们回顾了2D技术在视频编辑中的应用，重点介绍了帧间不一致性的解决方案。最后，我们讨论了该领域中存在的开放性挑战，并提出了潜在的未来研究方向。我们持续跟踪相关工作，地址为https://github.com/xinchengshuai/Awesome-Image-Editing。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何利用多模态信息（例如文本、图像等）更有效地引导图像编辑的问题。现有方法通常难以精确捕捉用户意图，并且在处理复杂场景时容易出现伪影或不自然的编辑结果。此外，如何保证编辑后图像的质量和一致性也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用近年来在图像生成领域取得突破的文本到图像（T2I）扩散模型，将多模态信息转化为文本提示，然后利用扩散模型强大的生成能力来编辑图像。通过将编辑过程分解为不同的阶段，并针对每个阶段选择合适的算法，可以实现更灵活和精确的图像编辑。
技术框架：论文提出了一个统一的框架来形式化多模态引导的图像编辑过程。该框架主要包含以下几个阶段：1) 多模态信息编码：将用户提供的文本、图像等信息编码成可供扩散模型理解的表示；2) 图像初始化：根据编码后的信息，初始化扩散模型的噪声图像；3) 迭代去噪：通过迭代地去噪过程，逐步生成编辑后的图像；4) 图像优化：对生成的图像进行优化，以提高图像质量和一致性。该框架将算法分为两个主要家族，具体细节未明确说明。
关键创新：该综述的关键创新在于提出了一个统一的框架，将各种多模态引导的图像编辑方法整合在一起，并分析了不同方法的优缺点和适用场景。此外，该综述还对基于训练的方法和视频编辑技术进行了讨论，为未来的研究方向提供了指导。
关键设计：论文中没有详细介绍具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，论文强调了多模态信息编码的重要性，并指出如何有效地将多模态信息融入到扩散模型的生成过程中是关键。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文是一篇综述，没有具体的实验结果。但是，该综述对多模态引导的图像编辑技术进行了全面的回顾和分析，并提出了一个统一的框架，为未来的研究方向提供了指导。该综述还整理了一个相关的资源列表，方便研究人员快速了解该领域的研究进展。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于图像处理、计算机视觉、人工智能生成内容（AIGC）等领域。例如，可以用于照片修复、艺术创作、产品设计、虚拟现实等应用场景。未来，随着多模态技术的不断发展，该研究有望在更多领域发挥重要作用，例如智能家居、自动驾驶等。
📄 摘要（原文）
Image editing aims to edit the given synthetic or real image to meet the specific requirements from users. It is widely studied in recent years as a promising and challenging field of Artificial Intelligence Generative Content (AIGC). Recent significant advancement in this field is based on the development of text-to-image (T2I) diffusion models, which generate images according to text prompts. These models demonstrate remarkable generative capabilities and have become widely used tools for image editing. T2I-based image editing methods significantly enhance editing performance and offer a user-friendly interface for modifying content guided by multimodal inputs. In this survey, we provide a comprehensive review of multimodal-guided image editing techniques that leverage T2I diffusion models. First, we define the scope of image editing from a holistic perspective and detail various control signals and editing scenarios. We then propose a unified framework to formalize the editing process, categorizing it into two primary algorithm families. This framework offers a design space for users to achieve specific goals. Subsequently, we present an in-depth analysis of each component within this framework, examining the characteristics and applicable scenarios of different combinations. Given that training-based methods learn to directly map the source image to target one under user guidance, we discuss them separately, and introduce injection schemes of source image in different scenarios. Additionally, we review the application of 2D techniques to video editing, highlighting solutions for inter-frame inconsistency. Finally, we discuss open challenges in the field and suggest potential future research directions. We keep tracing related works at https://github.com/xinchengshuai/Awesome-Image-Editing.