Regressor-Guided Generative Image Editing Balances User Emotions to Reduce Time Spent Online
作者: Christoph Gebhardt, Robin Willardt, Seyedmorteza Sadat, Chih-Wei Ning, Andreas Brombach, Jie Song, Otmar Hilliges, Christian Holz
分类: cs.CV, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2025-01-21 (更新: 2025-12-23)
备注: 44 pages, 22 figures
💡 一句话要点
提出Regressor引导的生成图像编辑，平衡用户情绪以减少上网时间
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 图像编辑 生成模型 扩散模型 情绪调节 互联网成瘾 社交媒体 回归器引导
📋 核心要点
- 现有减少过度上网的干预措施（如时间限制）常引起用户抵触，效果不佳。
- 通过调节图像的情绪影响，论文提出一种非强制性的减少用户上网时间的方法。
- 实验表明，基于扩散模型的图像编辑方法能有效平衡情绪反应，降低用户使用时长。
📝 摘要（中文）
互联网过度使用是当今数字社会普遍存在的现象。现有的干预措施，如时间限制或灰度化，通常依赖于限制性控制，这会引起心理抗拒并且经常被规避。基于先前研究表明情绪反应调节内容消费和在线参与之间的关系，我们研究了调节图像的情绪影响是否能以非强制的方式减少在线使用。我们介绍并系统地分析了三种回归器引导的图像编辑方法：（i）情绪相关图像属性的全局优化，（ii）风格潜在空间中的优化，以及（iii）一种使用分类器和无分类器引导的基于扩散的方法。前两种方法修改低级视觉特征（例如，对比度、颜色），而基于扩散的方法能够进行更高级别的更改（例如，调整服装、面部特征）。来自受控图像评级研究和社交媒体实验的结果表明，基于扩散的编辑平衡了情绪反应，并且与较低的使用时长相关，同时保持了视觉质量。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决互联网过度使用的问题。现有方法，如时间限制和灰度化，通过强制手段限制用户上网，容易引起用户的心理抵触，导致用户规避这些限制。因此，需要一种更温和、非强制性的方法来减少用户上网时间。
核心思路：论文的核心思路是，通过调节用户在社交媒体上看到的图像的情绪影响，来减少用户对这些图像的兴趣，从而降低用户的使用时长。研究表明，情绪反应是内容消费和在线参与之间的中介，因此，平衡图像的情绪反应可以减少用户的在线参与度。
技术框架：论文提出了三种回归器引导的图像编辑方法： 1. 全局优化：直接优化图像的全局情绪相关属性，例如对比度和颜色。 2. 风格潜在空间优化：在预训练的风格生成模型的潜在空间中进行优化，以改变图像的风格。 3. 扩散模型引导：使用扩散模型，通过分类器引导和无分类器引导，对图像进行编辑，可以实现更高级别的语义修改，例如改变服装和面部特征。
关键创新：论文的关键创新在于使用生成模型（特别是扩散模型）来编辑图像，以平衡用户的情绪反应。与传统的图像编辑方法相比，这种方法可以实现更高级别的语义修改，并且可以更好地保持图像的视觉质量。此外，使用回归器来引导图像编辑过程，可以确保编辑后的图像具有期望的情绪属性。
关键设计： 1. 情绪回归器：使用预训练的情绪回归器来预测图像的情绪属性，并将其作为优化目标。 2. 扩散模型：使用预训练的扩散模型进行图像生成和编辑。扩散模型通过逐步添加噪声到图像，然后学习如何从噪声中恢复图像，从而实现高质量的图像生成。 3. 引导方法：使用分类器引导和无分类器引导来控制扩散模型的生成过程。分类器引导使用预训练的分类器来指导生成过程，使其生成具有特定属性的图像。无分类器引导则通过调整扩散模型的噪声预测来控制生成过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于扩散模型的图像编辑方法在平衡情绪反应方面表现最佳，并且与较低的使用时长相关，同时保持了视觉质量。在社交媒体实验中，使用扩散模型编辑后的图像显著降低了用户的使用时长，证明了该方法的有效性。图像评级研究也表明，扩散模型编辑后的图像在情绪平衡方面优于其他两种方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体平台，通过自动调整用户浏览的图像的情绪属性，减少用户沉迷于社交媒体的时间。此外，该技术还可用于内容推荐系统，根据用户的情绪状态推荐更合适的内容，从而提高用户体验。未来，该技术可能扩展到其他类型的媒体内容，如视频和音乐，以帮助用户更好地管理自己的在线时间。
📄 摘要（原文）
Internet overuse is a widespread phenomenon in today's digital society. Existing interventions, such as time limits or grayscaling, often rely on restrictive controls that provoke psychological reactance and are frequently circumvented. Building on prior work showing that emotional responses mediate the relationship between content consumption and online engagement, we investigate whether regulating the emotional impact of images can reduce online use in a non-coercive manner. We introduce and systematically analyze three regressor-guided image-editing approaches: (i) global optimization of emotion-related image attributes, (ii) optimization in a style latent space, and (iii) a diffusion-based method using classifier and classifier-free guidance. While the first two approaches modify low-level visual features (e.g., contrast, color), the diffusion-based method enables higher-level changes (e.g., adjusting clothing, facial features). Results from a controlled image-rating study and a social media experiment show that diffusion-based edits balance emotional responses and are associated with lower usage duration while preserving visual quality.