EditCLIP: Representation Learning for Image Editing

📄 arXiv: 2503.20318v1 📥 PDF

作者: Qian Wang, Aleksandar Cvejic, Abdelrahman Eldesokey, Peter Wonka

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-26

备注: Project page: https://qianwangx.github.io/EditCLIP/

💡 一句话要点

EditCLIP：用于图像编辑的表征学习方法，通过联合编码输入和编辑后图像学习编辑表示。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 图像编辑 表征学习 对比学习 CLIP 图像转换 自动评估

📋 核心要点

  1. 现有图像编辑方法依赖文本指令，EditCLIP旨在学习图像编辑的统一表征，摆脱对文本的依赖。
  2. EditCLIP通过联合编码输入图像及其编辑后的图像，学习捕捉图像转换的编辑表示。
  3. 实验表明，EditCLIP在基于范例的图像编辑任务中优于现有方法，且更高效，在自动编辑评估中更符合人类判断。

📝 摘要（中文）

本文提出EditCLIP，一种用于图像编辑的新型表征学习方法。该方法通过联合编码输入图像及其编辑后的对应图像来学习编辑的统一表示，从而有效地捕捉它们的转换关系。为了评估其有效性，我们将EditCLIP应用于解决两个任务：基于范例的图像编辑和自动编辑评估。在基于范例的图像编辑中，我们用从参考范例图像对计算出的EditCLIP嵌入来替换InstructPix2Pix中的基于文本的指令。实验表明，我们的方法优于最先进的方法，同时更高效和通用。对于自动评估，EditCLIP通过测量给定图像对的EditCLIP嵌入与文本编辑指令或另一个参考图像对的EditCLIP嵌入之间的相似性来评估图像编辑。实验表明，EditCLIP比现有的基于CLIP的指标更符合人类判断，从而提供了编辑质量和结构保持的可靠度量。

🔬 方法详解

问题定义：现有图像编辑方法，如InstructPix2Pix，主要依赖文本指令来指导编辑过程，这限制了其灵活性和泛化能力。此外，如何自动评估图像编辑的质量，特别是结构保持方面，仍然是一个挑战。现有的基于CLIP的指标在评估编辑质量时，与人类的感知存在偏差。

核心思路：EditCLIP的核心思路是学习一个统一的编辑表示，该表示能够捕捉输入图像和编辑后图像之间的转换关系。通过联合编码图像对，EditCLIP能够学习到编辑的本质特征，从而实现基于范例的图像编辑，并提供更可靠的自动编辑评估。这种方法避免了对文本指令的依赖，提高了编辑的灵活性和准确性。

技术框架：EditCLIP的整体框架包含一个联合编码器，该编码器接收一对图像（原始图像和编辑后的图像）作为输入，并输出一个表示它们之间转换关系的嵌入向量。该嵌入向量可以用于两个主要任务：1) 基于范例的图像编辑：通过计算输入图像对和参考图像对的EditCLIP嵌入之间的相似度，选择最合适的编辑范例，并将其应用于新的输入图像。2) 自动编辑评估：通过计算输入图像对的EditCLIP嵌入与文本指令或参考图像对的EditCLIP嵌入之间的相似度，评估编辑的质量和结构保持程度。

关键创新：EditCLIP的关键创新在于其学习编辑表示的方式。与传统的基于文本指令的方法不同，EditCLIP直接从图像数据中学习编辑的本质特征。此外，EditCLIP还提供了一种新的自动编辑评估方法，该方法更符合人类的判断，能够更准确地评估编辑的质量和结构保持程度。

关键设计：EditCLIP使用一个基于Transformer的联合编码器来学习图像对的表示。编码器的输入是原始图像和编辑后图像的拼接，输出是一个固定长度的嵌入向量。损失函数的设计旨在最大化相似编辑的嵌入向量之间的相似度，同时最小化不同编辑的嵌入向量之间的相似度。在基于范例的图像编辑中，使用余弦相似度来衡量EditCLIP嵌入之间的相似度。在自动编辑评估中，使用EditCLIP嵌入之间的相似度作为编辑质量的度量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EditCLIP在基于范例的图像编辑任务中，显著优于InstructPix2Pix等现有方法，在效率和通用性上均有提升。在自动编辑评估任务中，EditCLIP与人类判断的相关性高于现有基于CLIP的指标，表明其能更准确地评估编辑质量和结构保持程度。具体性能数据未知，但摘要强调了优于SOTA方法。

🎯 应用场景

EditCLIP具有广泛的应用前景，包括图像风格迁移、图像修复、图像增强等。它可以用于创建更逼真、更符合用户需求的图像编辑工具。此外，EditCLIP的自动编辑评估功能可以用于训练更好的图像编辑模型，并提高图像编辑的效率和质量。未来，EditCLIP可以应用于虚拟现实、增强现实等领域，为用户提供更沉浸式的体验。

📄 摘要（原文）

We introduce EditCLIP, a novel representation-learning approach for image editing. Our method learns a unified representation of edits by jointly encoding an input image and its edited counterpart, effectively capturing their transformation. To evaluate its effectiveness, we employ EditCLIP to solve two tasks: exemplar-based image editing and automated edit evaluation. In exemplar-based image editing, we replace text-based instructions in InstructPix2Pix with EditCLIP embeddings computed from a reference exemplar image pair. Experiments demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods while being more efficient and versatile. For automated evaluation, EditCLIP assesses image edits by measuring the similarity between the EditCLIP embedding of a given image pair and either a textual editing instruction or the EditCLIP embedding of another reference image pair. Experiments show that EditCLIP aligns more closely with human judgments than existing CLIP-based metrics, providing a reliable measure of edit quality and structural preservation.