Concept Lancet: Image Editing with Compositional Representation Transplant
作者: Jinqi Luo, Tianjiao Ding, Kwan Ho Ryan Chan, Hancheng Min, Chris Callison-Burch, René Vidal
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-04-03
备注: Accepted in CVPR 2025. Project page at https://peterljq.github.io/project/colan
💡 一句话要点
Concept Lancet：提出一种基于组合表示移植的图像编辑方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 图像编辑 扩散模型 概念表示 零样本学习 表示移植
📋 核心要点
- 现有图像编辑方法难以确定合适的编辑强度，导致视觉一致性差或编辑效果不佳。
- Concept Lancet通过将图像分解为概念的稀疏组合，精确估计图像中概念的存在，从而指导编辑。
- 实验表明，CoLan在多个扩散模型编辑任务上，实现了编辑效果和视觉一致性的显著提升。
📝 摘要（中文）
扩散模型被广泛应用于图像编辑任务。现有的编辑方法通常通过在文本嵌入或得分空间中设计编辑方向来操纵表示。然而，这种方法面临一个关键挑战：过高的编辑强度会损害视觉一致性，而过低的编辑强度则无法完成编辑任务。每个源图像可能需要不同的编辑强度，并且通过反复试验来寻找合适的强度成本高昂。为了解决这个问题，我们提出了Concept Lancet (CoLan)，这是一个零样本即插即用框架，用于在基于扩散的图像编辑中进行有原则的表示操作。在推理时，我们将潜在空间（文本嵌入或扩散得分）中的源输入分解为收集到的视觉概念表示的稀疏线性组合。这使我们能够准确估计每个图像中概念的存在，从而指导编辑。基于编辑任务（替换/添加/删除），我们执行自定义的概念移植过程，以施加相应的编辑方向。为了充分建模概念空间，我们创建了一个概念表示数据集CoLan-150K，其中包含视觉术语和短语的各种描述和场景，用于潜在字典。在多个基于扩散的图像编辑基线上的实验表明，配备CoLan的方法在编辑有效性和一致性保持方面实现了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有的基于扩散模型的图像编辑方法，依赖于在文本嵌入或得分空间中寻找合适的编辑方向和强度。然而，为不同的图像找到合适的编辑强度非常困难，试错成本高昂，并且容易出现编辑过度或编辑不足的问题，导致视觉一致性差或编辑效果不佳。
核心思路：Concept Lancet的核心思路是将图像在潜在空间中表示为一组视觉概念的稀疏线性组合。通过这种方式，可以准确地估计图像中存在的概念，并根据编辑任务（添加、删除、替换）进行有针对性的概念移植。这种方法避免了全局调整编辑强度，而是针对特定概念进行操作，从而提高了编辑的精确性和视觉一致性。
技术框架：Concept Lancet是一个零样本即插即用框架，主要包含以下几个阶段：1) 概念表示数据集构建：构建包含大量视觉概念及其描述的CoLan-150K数据集，用于学习概念的潜在空间表示。2) 概念分解：将输入图像在潜在空间中分解为CoLan-150K中概念的稀疏线性组合。3) 概念估计：根据分解结果，估计输入图像中存在的概念。4) 概念移植：根据编辑任务，对相关概念进行移植操作，例如添加目标概念的表示，删除源概念的表示，或替换源概念为目标概念。5) 图像重建：利用修改后的潜在表示，通过扩散模型重建编辑后的图像。
关键创新：Concept Lancet的关键创新在于其基于概念的表示和操作方式。与现有方法直接在全局嵌入空间中调整编辑方向不同，CoLan将图像分解为可解释的视觉概念，并针对这些概念进行精确的编辑操作。这种方法提高了编辑的可控性和精确性，并有助于保持视觉一致性。
关键设计：CoLan-150K数据集的设计至关重要，它需要包含足够多样和丰富的视觉概念，以覆盖各种图像编辑场景。稀疏线性组合的实现可能依赖于一些稀疏编码技术，例如L1正则化。概念移植的具体实现方式取决于编辑任务和潜在空间的性质，可能需要设计特定的损失函数来保证编辑效果和视觉质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Concept Lancet在多个基于扩散模型的图像编辑任务上取得了最先进的性能。与现有方法相比，CoLan在编辑有效性和视觉一致性方面均有显著提升。CoLan能够更准确地实现编辑目标，同时保持图像的整体视觉质量，避免了编辑过度或编辑不足的问题。
🎯 应用场景
Concept Lancet可应用于各种图像编辑场景，例如物体替换、场景修改、风格迁移等。该技术具有广泛的应用前景，包括图像内容创作、虚拟现实、增强现实、以及图像修复等领域。通过更精确和可控的图像编辑，可以提升用户体验，并为创意产业带来新的可能性。
📄 摘要（原文）
Diffusion models are widely used for image editing tasks. Existing editing methods often design a representation manipulation procedure by curating an edit direction in the text embedding or score space. However, such a procedure faces a key challenge: overestimating the edit strength harms visual consistency while underestimating it fails the editing task. Notably, each source image may require a different editing strength, and it is costly to search for an appropriate strength via trial-and-error. To address this challenge, we propose Concept Lancet (CoLan), a zero-shot plug-and-play framework for principled representation manipulation in diffusion-based image editing. At inference time, we decompose the source input in the latent (text embedding or diffusion score) space as a sparse linear combination of the representations of the collected visual concepts. This allows us to accurately estimate the presence of concepts in each image, which informs the edit. Based on the editing task (replace/add/remove), we perform a customized concept transplant process to impose the corresponding editing direction. To sufficiently model the concept space, we curate a conceptual representation dataset, CoLan-150K, which contains diverse descriptions and scenarios of visual terms and phrases for the latent dictionary. Experiments on multiple diffusion-based image editing baselines show that methods equipped with CoLan achieve state-of-the-art performance in editing effectiveness and consistency preservation.