ReEdit: Multimodal Exemplar-Based Image Editing with Diffusion Models
作者: Ashutosh Srivastava, Tarun Ram Menta, Abhinav Java, Avadhoot Jadhav, Silky Singh, Surgan Jandial, Balaji Krishnamurthy
分类: cs.CV
发布日期: 2024-11-06
备注: First three authors contributed equally to this work
💡 一句话要点
ReEdit：基于扩散模型的多模态范例图像编辑框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图像编辑 扩散模型 多模态学习 范例学习 文本到图像 风格迁移 图像修复
📋 核心要点
- 现有T2I图像编辑方法依赖文本指令，但自然语言与图像间存在复杂映射，编辑效果难以控制。
- ReEdit通过范例对学习编辑，同时利用文本和图像信息，实现更精确的图像编辑。
- 实验表明，ReEdit在编辑质量和速度上均优于现有方法，且无需特定任务优化。
📝 摘要（中文）
现代文本到图像(T2I)扩散模型通过生成高质量的逼真图像，彻底改变了图像编辑。虽然使用T2I模型进行编辑的事实方法是通过文本指令，但由于自然语言和图像之间复杂的多对多映射，这种方法并非易事。在这项工作中，我们解决了基于范例的图像编辑问题——将编辑从范例对转移到内容图像。我们提出了ReEdit，一个模块化和高效的端到端框架，它捕获文本和图像模态的编辑，同时确保编辑图像的保真度。我们通过与最先进的基线进行广泛的比较以及对关键设计选择的敏感性分析，验证了ReEdit的有效性。我们的结果表明，ReEdit在质量和数量上都始终优于当代方法。此外，ReEdit具有很高的实际适用性，因为它不需要任何特定于任务的优化，并且比下一个最佳基线快四倍。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决基于范例的图像编辑问题。现有基于文本指令的图像编辑方法，由于文本和图像之间复杂的多对多映射关系，难以准确控制编辑效果，用户需要具备一定的文本描述能力才能获得理想结果。此外，现有方法通常需要针对特定任务进行优化，泛化能力有限。
核心思路：ReEdit的核心思路是利用范例对（即原始图像和编辑后的图像）来学习编辑操作，并将该编辑操作迁移到目标图像上。通过同时考虑文本和图像模态的信息，ReEdit能够更准确地捕捉编辑的意图，从而实现更精确的图像编辑。这种方法避免了直接依赖文本指令的局限性，降低了用户的使用门槛。
技术框架：ReEdit是一个端到端的框架，主要包含以下几个模块：1) 特征提取模块：分别提取范例对和目标图像的特征，包括文本特征和图像特征。2) 编辑表示模块：利用范例对的特征学习编辑操作的表示。3) 扩散模型编辑模块：将编辑表示融入扩散模型的生成过程中，从而将编辑操作迁移到目标图像上。整个流程无需额外的任务特定优化。
关键创新：ReEdit的关键创新在于其多模态编辑表示方法。它不仅利用范例图像的视觉信息，还结合了文本信息，从而更全面地捕捉编辑的意图。此外，ReEdit采用端到端的设计，避免了传统方法中需要手动设计编辑规则的复杂性。与现有方法相比，ReEdit能够实现更精确、更自然的图像编辑效果。
关键设计：ReEdit使用预训练的CLIP模型提取文本和图像特征。编辑表示模块采用Transformer结构，学习范例对之间的编辑差异。扩散模型编辑模块通过cross-attention机制将编辑表示融入到扩散模型的去噪过程中。论文中没有明确提及关键参数的设置，但强调了模块化设计和端到端训练的重要性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ReEdit在图像编辑质量和速度上均优于现有方法。在定量评估方面，ReEdit在FID和CLIP Score等指标上取得了显著提升。在定性评估方面，ReEdit生成的图像更符合用户的编辑意图，且具有更高的真实感。此外，ReEdit的运行速度比下一个最佳基线快四倍，具有很高的实用价值。
🎯 应用场景
ReEdit可应用于图像风格迁移、图像修复、图像增强等领域。例如，用户可以使用ReEdit将一张照片的风格迁移到另一张照片上，或者修复一张破损的照片。该研究具有广泛的应用前景，可以提升图像编辑的效率和质量，降低用户的使用门槛。
📄 摘要（原文）
Modern Text-to-Image (T2I) Diffusion models have revolutionized image editing by enabling the generation of high-quality photorealistic images. While the de facto method for performing edits with T2I models is through text instructions, this approach non-trivial due to the complex many-to-many mapping between natural language and images. In this work, we address exemplar-based image editing -- the task of transferring an edit from an exemplar pair to a content image(s). We propose ReEdit, a modular and efficient end-to-end framework that captures edits in both text and image modalities while ensuring the fidelity of the edited image. We validate the effectiveness of ReEdit through extensive comparisons with state-of-the-art baselines and sensitivity analyses of key design choices. Our results demonstrate that ReEdit consistently outperforms contemporary approaches both qualitatively and quantitatively. Additionally, ReEdit boasts high practical applicability, as it does not require any task-specific optimization and is four times faster than the next best baseline.