SEED: A Benchmark Dataset for Sequential Facial Attribute Editing with Diffusion Models

📄 arXiv: 2506.00562v1 📥 PDF

作者: Yule Zhu, Ping Liu, Zhedong Zheng, Wei Liu

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-05-31

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SEED数据集，用于评估扩散模型在人脸属性序列编辑中的性能，并提出FAITH模型。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人脸属性编辑 扩散模型 序列编辑 数据集 Transformer

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理人脸属性序列编辑时，缺乏大规模、精细标注的数据集，难以评估编辑归因和检测鲁棒性。
  2. 论文构建了SEED数据集，包含9万多张人脸图像，每张图像都标注了详细的编辑序列、属性掩码和提示。
  3. 论文提出了FAITH模型，该模型结合了高频线索以增强对细微序列变化的敏感性，并在SEED数据集上验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

扩散模型近年来在人脸属性编辑方面取得了显著进展，能够实现精确且逼真的编辑效果。除了单步修改，越来越多的应用需要分析和跟踪渐进式编辑序列，例如逐步改变发型、妆容或配饰。然而，序列编辑引入了编辑归因和检测鲁棒性方面的重大挑战，而缺乏为此任务量身定制的大规模、精细标注的基准数据集进一步加剧了这些问题。我们提出了SEED，一个大规模的序列编辑人脸数据集，通过最先进的扩散模型构建。SEED包含超过90,000张人脸图像，具有一到四个序列属性修改，使用不同的基于扩散的编辑流程（LEdits、SDXL、SD3）生成。每张图像都标注了详细的编辑序列、属性掩码和提示，从而促进了对序列编辑跟踪、视觉溯源分析和操纵鲁棒性评估的研究。为了评估此任务，我们提出了一种基于频率感知Transformer的模型FAITH，该模型结合了高频线索以增强对细微序列变化的敏感性。全面的实验，包括对多种频域方法的系统比较，证明了FAITH的有效性和SEED带来的独特挑战。SEED为大规模研究基于扩散的渐进式编辑提供了一个具有挑战性和灵活性的资源。数据集和代码将在https://github.com/Zeus1037/SEED公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人脸属性序列编辑任务中缺乏大规模、高质量数据集的问题。现有方法难以有效跟踪和分析人脸属性的逐步变化，尤其是在编辑归因和检测鲁棒性方面面临挑战。缺乏合适的基准数据集阻碍了相关算法的开发和评估。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的序列编辑人脸数据集SEED，并提出一个频率感知的Transformer模型FAITH，用于有效跟踪和分析人脸属性的序列变化。通过高质量的数据集和专门设计的模型，提高人脸属性序列编辑任务的性能。

技术框架：SEED数据集的构建流程包括使用不同的基于扩散的编辑流程（LEdits、SDXL、SD3）生成人脸图像，并对每张图像进行详细的标注，包括编辑序列、属性掩码和提示。FAITH模型采用Transformer架构，并结合了频率感知机制，以增强对细微序列变化的敏感性。整体流程包括数据生成、模型训练和性能评估三个阶段。

关键创新：论文的关键创新在于构建了大规模的SEED数据集，该数据集专门用于评估扩散模型在人脸属性序列编辑中的性能。此外，提出的FAITH模型通过引入频率感知机制，提高了对细微序列变化的检测能力，从而在人脸属性序列编辑任务中取得了更好的性能。

关键设计：FAITH模型的关键设计包括频率感知模块，该模块用于提取图像的高频信息，并将其融入到Transformer的注意力机制中。此外，论文还设计了相应的损失函数，用于训练FAITH模型，以提高其对序列编辑的跟踪和分析能力。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FAITH模型在SEED数据集上取得了显著的性能提升。通过与多种频域方法的系统比较，证明了FAITH模型的有效性和SEED数据集带来的独特挑战。具体性能数据和对比基线在论文中有详细展示，表明FAITH模型在人脸属性序列编辑任务中具有优越的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人脸编辑、虚拟形象定制、视频监控和安全等领域。例如，可以用于生成具有特定属性序列变化的人脸图像，用于训练人脸识别系统，提高其对人脸属性变化的鲁棒性。此外，还可以用于视频编辑，实现对视频中人脸属性的精确控制。

📄 摘要（原文）

Diffusion models have recently enabled precise and photorealistic facial editing across a wide range of semantic attributes. Beyond single-step modifications, a growing class of applications now demands the ability to analyze and track sequences of progressive edits, such as stepwise changes to hair, makeup, or accessories. However, sequential editing introduces significant challenges in edit attribution and detection robustness, further complicated by the lack of large-scale, finely annotated benchmarks tailored explicitly for this task. We introduce SEED, a large-scale Sequentially Edited facE Dataset constructed via state-of-the-art diffusion models. SEED contains over 90,000 facial images with one to four sequential attribute modifications, generated using diverse diffusion-based editing pipelines (LEdits, SDXL, SD3). Each image is annotated with detailed edit sequences, attribute masks, and prompts, facilitating research on sequential edit tracking, visual provenance analysis, and manipulation robustness assessment. To benchmark this task, we propose FAITH, a frequency-aware transformer-based model that incorporates high-frequency cues to enhance sensitivity to subtle sequential changes. Comprehensive experiments, including systematic comparisons of multiple frequency-domain methods, demonstrate the effectiveness of FAITH and the unique challenges posed by SEED. SEED offers a challenging and flexible resource for studying progressive diffusion-based edits at scale. Dataset and code will be publicly released at: https://github.com/Zeus1037/SEED.