Animalbooth: multimodal feature enhancement for animal subject personalization
作者: Chen Liu, Haitao Wu, Kafeng Wang, Xiaowang Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-20
💡 一句话要点
AnimalBooth：多模态特征增强的动物主体个性化图像生成框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 动物图像生成 个性化生成 多模态特征增强 扩散模型 自适应注意力
📋 核心要点
- 现有动物图像个性化生成方法在跨域特征对齐方面存在不足，导致生成图像的身份信息发生漂移。
- AnimalBooth通过Animal Net和自适应注意力模块增强身份保持，并利用频率控制的特征集成模块指导扩散过程。
- 实验结果表明，AnimalBooth在身份保真度和感知质量上均优于现有方法，并在AnimalBench数据集上取得了显著提升。
📝 摘要（中文）
个性化的动物图像生成面临着丰富的表观线索和巨大的形态变异带来的挑战。现有方法常表现出跨域特征不对齐，导致身份漂移。本文提出了AnimalBooth框架，通过Animal Net和自适应注意力模块来加强身份保持，缓解跨域对齐误差。此外，引入了频率控制的特征集成模块，在潜在空间应用离散余弦变换滤波来指导扩散过程，实现从全局结构到细节纹理的由粗到精的渐进生成。为了促进该领域的研究，我们整理了一个用于动物个性化的高分辨率数据集AnimalBench。大量实验表明，AnimalBooth在多个基准测试中始终优于强大的基线，并提高了身份保真度和感知质量。
🔬 方法详解
问题定义：动物个性化图像生成旨在根据给定的动物个体图像，生成具有该个体特定外观和特征的图像。现有方法在处理动物图像时，由于动物种类繁多、形态各异，容易出现跨域特征不对齐的问题，导致生成的图像与目标个体在身份信息上产生偏差，即身份漂移。
核心思路：AnimalBooth的核心思路是通过多模态特征增强和频率控制的特征集成，来提高生成图像的身份保真度和感知质量。具体来说，利用Animal Net和自适应注意力模块来加强身份特征的提取和保持，并利用频率控制的特征集成模块来指导扩散过程，从而实现由粗到精的图像生成。这样设计的目的是为了更好地捕捉动物个体的独特特征，并避免跨域特征不对齐带来的身份漂移问题。
技术框架：AnimalBooth框架主要包含以下几个模块：1) Animal Net：用于提取动物图像的身份特征。2) 自适应注意力模块：用于增强身份特征的表达能力，并缓解跨域对齐误差。3) 频率控制的特征集成模块：在潜在空间应用离散余弦变换滤波，用于指导扩散过程，实现由粗到精的图像生成。整个流程首先通过Animal Net提取身份特征，然后利用自适应注意力模块增强特征表达，最后通过频率控制的特征集成模块指导扩散过程生成最终图像。
关键创新：AnimalBooth的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了Animal Net，专门用于提取动物图像的身份特征。2) 引入了自适应注意力模块，用于增强身份特征的表达能力，并缓解跨域对齐误差。3) 提出了频率控制的特征集成模块，在潜在空间应用离散余弦变换滤波，用于指导扩散过程，实现由粗到精的图像生成。与现有方法相比，AnimalBooth更加注重身份特征的提取和保持，并能够更好地控制图像生成的细节。
关键设计：Animal Net的具体结构未知，但推测其设计目标是提取对动物个体身份具有区分性的特征。自适应注意力模块的具体实现方式未知，但其作用是根据输入图像的内容，自适应地调整不同特征的权重，从而增强身份特征的表达能力。频率控制的特征集成模块通过离散余弦变换滤波来控制不同频率成分的强度，从而实现对图像生成过程的精细控制。具体的参数设置和损失函数细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
AnimalBooth在多个基准测试中始终优于强大的基线方法，显著提高了身份保真度和感知质量。此外，该论文还提出了一个新的高分辨率动物个性化数据集AnimalBench，为该领域的研究提供了有力支持。具体的性能提升数据未知，但从摘要的描述来看，提升是显著的。
🎯 应用场景
AnimalBooth在动物图像生成领域具有广泛的应用前景，例如可以用于创建个性化的动物头像、生成特定动物的艺术作品、以及在动物保护和研究中生成逼真的动物图像。该研究的实际价值在于提高了动物图像生成的质量和可控性，未来可能应用于宠物定制、虚拟现实、游戏开发等领域。
📄 摘要（原文）
Personalized animal image generation is challenging due to rich appearance cues and large morphological variability. Existing approaches often exhibit feature misalignment across domains, which leads to identity drift. We present AnimalBooth, a framework that strengthens identity preservation with an Animal Net and an adaptive attention module, mitigating cross domain alignment errors. We further introduce a frequency controlled feature integration module that applies Discrete Cosine Transform filtering in the latent space to guide the diffusion process, enabling a coarse to fine progression from global structure to detailed texture. To advance research in this area, we curate AnimalBench, a high resolution dataset for animal personalization. Extensive experiments show that AnimalBooth consistently outperforms strong baselines on multiple benchmarks and improves both identity fidelity and perceptual quality.