Zero-shot Face Editing via ID-Attribute Decoupled Inversion
作者: Yang Hou, Minggu Wang, Jianjun Zhao
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-13
备注: Accepted by ICME2025
💡 一句话要点
提出基于ID-属性解耦反演的零样本人脸编辑方法，解决ID保持和结构一致性问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人脸编辑 零样本学习 扩散模型 ID保持 属性解耦 图像反演 文本引导
📋 核心要点
- 现有文本引导扩散模型在人脸编辑中难以保持ID一致性和结构一致性，限制了其应用。
- 该方法将人脸表征解耦为ID和属性特征，分别控制反演和逆扩散过程，实现精准编辑。
- 实验表明，该方法在保持ID和结构一致性的同时，能够有效进行多属性人脸编辑。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于ID-属性解耦反演的零样本人脸编辑方法，旨在解决文本引导扩散模型在人脸编辑任务中ID保持和结构一致性不足的问题。该方法将人脸表征分解为ID特征和属性特征，并将它们作为联合条件来指导反演和逆扩散过程，从而实现对ID和属性的独立控制。这确保了强大的ID保持和结构一致性，同时实现了精确的面部属性操作。该方法仅使用文本提示即可支持各种复杂的多属性人脸编辑任务，无需特定区域输入，并且运行速度与DDIM反演相当。综合实验证明了其有效性和实用性。
🔬 方法详解
问题定义：当前基于文本引导的扩散模型在进行人脸编辑时，常常难以保持编辑前后人脸的身份（ID）一致性以及面部结构的完整性。现有的方法要么需要额外的区域信息输入，要么在ID保持方面表现不佳，限制了其在实际人脸编辑场景中的应用。
核心思路：本文的核心思路是将人脸的表征解耦为ID特征和属性特征。通过将这两种特征分别作为条件来引导反演和逆扩散过程，从而实现对ID和属性的独立控制。这样，在编辑属性的同时，可以最大限度地保持人脸的原始身份信息和结构信息。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：反演阶段和逆扩散阶段。在反演阶段，输入图像被编码为潜在代码，同时提取ID特征和属性特征。在逆扩散阶段，使用文本提示引导属性特征的修改，并结合原始ID特征，逐步生成编辑后的图像。整个框架利用了解耦的ID和属性特征作为条件，控制扩散过程。
关键创新：该方法最重要的创新点在于ID和属性的解耦表示以及将其作为条件来控制扩散过程。与直接使用文本提示引导整个扩散过程的方法不同，该方法能够更精细地控制ID保持和属性编辑之间的平衡，从而实现更精确的人脸编辑。
关键设计：具体的实现细节包括：使用预训练的人脸识别模型提取ID特征，使用预训练的属性预测模型提取属性特征。在扩散过程中，ID特征和属性特征被注入到扩散模型的不同层，以实现对不同层次信息的控制。损失函数的设计也至关重要，需要平衡ID保持、属性编辑和图像质量之间的关系。具体的参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。
📊 实验亮点
该方法在零样本人脸编辑任务中表现出色，无需针对特定属性进行训练。实验结果表明，该方法在保持ID一致性和结构一致性方面优于现有方法。在多属性编辑任务中，该方法能够根据文本提示精确地修改人脸属性，同时保持较高的图像质量。该方法的速度也很快，与DDIM反演相当，具有实际应用价值。具体的量化指标和对比结果需要在论文中查找（未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于人脸美化、人脸属性修改、人脸老化/年轻化等领域。在娱乐、社交媒体、虚拟现实等应用中具有重要价值。例如，用户可以通过简单的文本描述，轻松改变照片中人物的发型、表情、年龄等，而无需专业的图像编辑技能。该技术还有潜力应用于身份验证和安全领域，例如通过修改人脸属性来增强人脸识别系统的鲁棒性。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in text-guided diffusion models have shown promise for general image editing via inversion techniques, but often struggle to maintain ID and structural consistency in real face editing tasks. To address this limitation, we propose a zero-shot face editing method based on ID-Attribute Decoupled Inversion. Specifically, we decompose the face representation into ID and attribute features, using them as joint conditions to guide both the inversion and the reverse diffusion processes. This allows independent control over ID and attributes, ensuring strong ID preservation and structural consistency while enabling precise facial attribute manipulation. Our method supports a wide range of complex multi-attribute face editing tasks using only text prompts, without requiring region-specific input, and operates at a speed comparable to DDIM inversion. Comprehensive experiments demonstrate its practicality and effectiveness.