Affordance-Aware Object Insertion via Mask-Aware Dual Diffusion

📄 arXiv: 2412.14462v2 📥 PDF

作者: Jixuan He, Wanhua Li, Ye Liu, Junsik Kim, Donglai Wei, Hanspeter Pfister

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-04-20)

备注: Code is available at: https://github.com/KaKituken/affordance-aware-any. Project page at: https://kakituken.github.io/affordance-any.github.io/

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Mask-Aware Dual Diffusion模型，用于可控的、符合常识的物体插入

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 图像合成 物体插入 扩散模型 Affordance 双流网络 掩码建模 图像编辑

📋 核心要点

  1. 现有图像合成方法难以保证插入物体与场景的交互合理性，缺乏对Affordance的考虑。
  2. 提出Mask-Aware Dual Diffusion模型，通过双流扩散过程显式建模插入掩码，从而实现Affordance感知的物体插入。
  3. 实验表明，该方法在物体插入任务上优于现有方法，并在真实图像上具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文将Affordance的概念从以人为中心的图像合成任务扩展到更通用的物体-场景合成框架，旨在解决前景物体和背景场景之间复杂的相互作用。遵循Affordance原则，定义了affordance-aware的物体插入任务，目标是将任意物体以各种位置提示无缝地插入到任意场景中。为了解决数据有限的问题，构建了SAM-FB数据集，其中包含超过300万个样本，涵盖3000多个物体类别。此外，提出了Mask-Aware Dual Diffusion (MADD)模型，该模型利用双流架构同时对RGB图像和插入掩码进行去噪。通过在扩散过程中显式地建模插入掩码，MADD有效地促进了Affordance概念的实现。大量的实验结果表明，该方法优于最先进的方法，并在真实图像上表现出强大的泛化性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决图像合成中物体插入的问题，即如何将一个物体自然地、符合常识地插入到背景场景中。现有方法通常忽略了物体与场景之间的交互关系（Affordance），导致插入的物体可能不合理或不自然。例如，将一个冰箱放置在沙滩上，或者将一个篮球放置在水杯里，这些都是不符合常识的。

核心思路：论文的核心思路是利用Affordance的概念，即物体提供的可能性或用途，来指导物体插入过程。通过显式地建模插入掩码，并将其与RGB图像一起进行扩散过程，模型可以更好地理解物体与场景之间的关系，从而生成更合理、更自然的合成图像。双流架构的设计允许模型同时关注图像内容和掩码信息，从而更好地融合两者。

技术框架：MADD模型采用双流扩散架构。一个流处理RGB图像，另一个流处理插入掩码。两个流并行地进行扩散和去噪过程。在去噪过程中，两个流的信息相互交互，从而实现Affordance感知的物体插入。整体流程包括：1) 输入RGB图像、物体掩码和位置提示；2) 使用两个独立的扩散过程分别对图像和掩码进行加噪；3) 使用双流去噪网络同时对图像和掩码进行去噪，并在去噪过程中进行信息交互；4) 重复步骤3，直到图像和掩码都恢复到原始状态。

关键创新：最重要的技术创新点是Mask-Aware Dual Diffusion (MADD)模型。与传统的单流扩散模型相比，MADD模型通过双流架构显式地建模插入掩码，从而更好地理解物体与场景之间的关系。此外，MADD模型在去噪过程中使用信息交互机制，使得两个流的信息可以相互影响，从而生成更合理、更自然的合成图像。这与现有方法中通常只关注图像内容，而忽略物体与场景之间交互关系的做法有本质区别。

关键设计：MADD模型使用U-Net作为其去噪网络。在U-Net的每一层，两个流的信息通过Cross-Attention机制进行交互。损失函数包括L1损失和感知损失，用于保证生成图像的质量和真实感。SAM-FB数据集的构建也是一个关键设计，它提供了大量带有高质量掩码的物体图像，用于训练MADD模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MADD模型在Affordance-aware物体插入任务上优于现有的图像合成方法。在定量评估方面，MADD模型在FID (Fréchet Inception Distance) 和 LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity) 等指标上均取得了显著提升。在定性评估方面，MADD模型生成的合成图像更自然、更合理，物体与场景之间的交互关系更符合常识。此外，实验还表明，MADD模型在真实图像上具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像编辑、虚拟现实、游戏开发等领域。例如，用户可以使用该技术将任意物体插入到虚拟场景中，从而创建更逼真、更具交互性的虚拟体验。在游戏开发中，该技术可以用于自动生成游戏场景，或者允许玩家自定义游戏场景。此外，该技术还可以用于数据增强，从而提高计算机视觉模型的性能。

📄 摘要（原文）

As a common image editing operation, image composition involves integrating foreground objects into background scenes. In this paper, we expand the application of the concept of Affordance from human-centered image composition tasks to a more general object-scene composition framework, addressing the complex interplay between foreground objects and background scenes. Following the principle of Affordance, we define the affordance-aware object insertion task, which aims to seamlessly insert any object into any scene with various position prompts. To address the limited data issue and incorporate this task, we constructed the SAM-FB dataset, which contains over 3 million examples across more than 3,000 object categories. Furthermore, we propose the Mask-Aware Dual Diffusion (MADD) model, which utilizes a dual-stream architecture to simultaneously denoise the RGB image and the insertion mask. By explicitly modeling the insertion mask in the diffusion process, MADD effectively facilitates the notion of affordance. Extensive experimental results show that our method outperforms the state-of-the-art methods and exhibits strong generalization performance on in-the-wild images. Please refer to our code on https://github.com/KaKituken/affordance-aware-any.