A Diffusion-Based Framework for Occluded Object Movement

📄 arXiv: 2504.01873v1 📥 PDF

作者: Zheng-Peng Duan, Jiawei Zhang, Siyu Liu, Zheng Lin, Chun-Le Guo, Dongqing Zou, Jimmy Ren, Chongyi Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-02

💡 一句话要点

DiffOOM：基于扩散模型的图像遮挡物体移动框架

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 图像编辑 物体移动 遮挡处理 扩散模型 潜在空间优化

📋 核心要点

  1. 现有图像编辑方法在处理真实场景中遮挡物体的移动时面临挑战，主要难点在于移动前需要完成对遮挡部分的补全。
  2. DiffOOM框架利用预训练扩散模型中的真实世界知识，通过并行分支同时进行物体去遮挡和移动，实现无缝的物体移动。
  3. 实验结果表明，DiffOOM方法在遮挡物体移动任务上表现出色，并通过用户研究进一步验证了其优越性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于扩散模型的遮挡物体移动框架DiffOOM，旨在解决图像编辑中无缝移动物体的问题，尤其是在真实场景中存在遮挡的情况下。DiffOOM包含两个并行分支，分别执行物体去遮挡和物体移动。去遮挡分支采用背景颜色填充策略和持续更新的物体掩码，使扩散过程专注于补全目标物体的遮挡部分。同时，移动分支采用潜在空间优化将补全后的物体放置到目标位置，并采用局部文本条件引导将物体适当地融入新的环境。大量评估和用户研究表明，该方法具有优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决图像编辑中，真实场景下遮挡物体的无缝移动问题。现有方法难以同时处理遮挡补全和物体移动，通常需要分步进行，导致结果不自然，且难以保证补全部分与新环境的融合。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练扩散模型强大的图像生成能力，通过两个并行分支分别处理遮挡补全和物体移动，并利用局部文本条件引导实现物体与新环境的融合。这种并行处理方式避免了分步处理带来的误差累积，提高了编辑的自然性和真实感。

技术框架：DiffOOM框架包含两个并行分支：去遮挡分支和移动分支。去遮挡分支首先使用背景颜色填充遮挡区域，然后利用扩散模型逐步补全遮挡部分，并使用持续更新的物体掩码引导扩散过程。移动分支在潜在空间中优化物体的位置，将其移动到目标位置，并使用局部文本条件引导扩散模型，使物体与新环境融合。

关键创新：DiffOOM的关键创新在于其并行处理遮挡补全和物体移动的能力，以及利用局部文本条件引导物体与新环境融合。与现有方法相比，DiffOOM能够更自然、更真实地移动遮挡物体，避免了分步处理带来的问题。

关键设计：去遮挡分支使用背景颜色填充策略初始化遮挡区域，并使用 continuously updated object mask 来约束扩散过程，使其专注于补全遮挡部分。移动分支使用 latent optimization 来寻找最佳的物体位置，并使用 local text-conditioned guidance 来控制物体与新环境的融合。具体的损失函数和网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了DiffOOM的优越性能。实验结果表明，DiffOOM在遮挡物体移动任务上显著优于现有方法。此外，用户研究也表明，用户更倾向于DiffOOM生成的结果，认为其更自然、更真实。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

DiffOOM可应用于图像编辑、内容创作、虚拟现实等领域。例如，可以用于移除照片中不需要的遮挡物，并将目标物体移动到更合适的位置，从而改善照片的构图和美观度。该技术还可以用于创建虚拟场景，将物体放置到不同的环境中，并保证其自然融合。

📄 摘要（原文）

Seamlessly moving objects within a scene is a common requirement for image editing, but it is still a challenge for existing editing methods. Especially for real-world images, the occlusion situation further increases the difficulty. The main difficulty is that the occluded portion needs to be completed before movement can proceed. To leverage the real-world knowledge embedded in the pre-trained diffusion models, we propose a Diffusion-based framework specifically designed for Occluded Object Movement, named DiffOOM. The proposed DiffOOM consists of two parallel branches that perform object de-occlusion and movement simultaneously. The de-occlusion branch utilizes a background color-fill strategy and a continuously updated object mask to focus the diffusion process on completing the obscured portion of the target object. Concurrently, the movement branch employs latent optimization to place the completed object in the target location and adopts local text-conditioned guidance to integrate the object into new surroundings appropriately. Extensive evaluations demonstrate the superior performance of our method, which is further validated by a comprehensive user study.