CoLan:零样本即插即用扩散式图像编辑框架,实现精准概念移植

CoLan提出一种零样本图像编辑框架,通过概念移植实现精准编辑,有效解决编辑强度控制难题,在编辑有效性和一致性上均达最优。

原文标题:【CVPR2025】基于组合表示移植的图像编辑方法

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

本文介绍了一种名为Concept Lancet(CoLan)的全新零样本、即插即用的扩散式图像编辑框架。该框架旨在解决现有图像编辑方法中编辑强度难以控制的问题,通过将源图像分解为预先收集的视觉概念表示的稀疏线性组合,从而准确估计图像中概念的存在程度,并指导编辑方向。CoLan通过定制化的概念移植过程,实现对图像的精确编辑,同时保持图像一致性。实验结果表明,使用CoLan进行增强的方法在编辑有效性与图像一致性保留方面均达到了当前最优性能。该研究还构建了一个包含丰富视觉术语与短语描述的CoLan-150K概念表示数据集,以支持潜在表示字典的构建。

怜星夜思:

1、CoLan框架中“概念移植”的具体实现方式是怎样的?除了替换、添加或移除概念,未来是否有可能实现更复杂的概念操作,例如概念融合或变形?
2、CoLan-150K概念表示数据集在CoLan框架中扮演什么角色?这个数据集的质量和多样性对最终图像编辑效果有多大影响?
3、CoLan框架宣称是“零样本”的,这意味着什么?它与需要大量训练数据的图像编辑方法相比,有什么优势和劣势?

原文内容

来源:专知

本文约1000字,建议阅读5分钟

实验结果表明,使用 CoLan 进行增强的方法在编辑有效性与图像一致性保留方面均达到了当前最优性能。


扩散模型(Diffusion Models)被广泛应用于图像编辑任务中。现有的编辑方法通常通过在文本嵌入空间或得分(score)空间中构建某种编辑方向,来设计特征操作流程。然而,这类方法面临一个关键挑战:编辑强度设置不当会影响最终效果——过强会破坏图像的一致性,过弱则无法实现预期编辑。此外,每张源图像可能需要不同的编辑强度,而通过反复试验寻找合适强度代价高昂。
为解决这一问题,我们提出了 Concept Lancet(CoLan),一个零样本、即插即用的扩散式图像编辑框架,能够以原理性方式对表示空间进行操作。在推理阶段,我们将源图像在潜在空间(包括文本嵌入或扩散得分空间)中分解为一组稀疏线性组合,这些组合来自预先收集的视觉概念表示。这一分解机制使我们能够准确估计图像中概念的存在程度,从而指导编辑方向。
根据具体的编辑任务(如替换、添加或移除某一概念),我们执行一个定制化的概念移植(concept transplant)过程,以施加相应的编辑操作。为了更充分地建模概念空间,我们构建了一个概念表示数据集 CoLan-150K,其中包含丰富的视觉术语与短语的描述与场景信息,用于支持潜在表示字典的构建。
在多个基于扩散模型的图像编辑任务中,实验结果表明,使用 CoLan 进行增强的方法在编辑有效性与图像一致性保留方面均达到了当前最优性能。
更多项目信息请见:https://peterljq.github.io/project/colan


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零样本就像是“天赋异禀”,不需要后天努力就能做得很好;有监督学习就像是“刻苦学习”,需要付出大量努力才能有所成就。各有千秋吧,就看哪个更适合你的需求了。

CoLan-150K 就像是 CoLan 的“知识库”,里面包含了各种视觉概念的描述和信息,CoLan 在编辑图像的时候,会先查阅这个“知识库”,看看图像里有哪些概念,然后才能决定怎么去编辑。感觉数据集越丰富、越准确,CoLan 就越聪明,编辑的效果也就越好。

所以我觉得这个数据集的质量和多样性对最终效果肯定影响很大!如果数据集里都是些过时的、不准确的概念,那 CoLan 编辑出来的图像肯定也会很奇怪。

“零样本”的意思就是说,CoLan 在编辑图像的时候,不需要事先用大量的图像数据来“学习”怎么编辑。它就像一个“通用编辑器”,拿到一张图像就能直接编辑,不需要针对特定的图像类型或者编辑任务进行训练。

优势就是方便、灵活,不需要准备大量数据。劣势可能就是编辑的效果不如那些经过专门训练的模型那么精细,毕竟没有针对性地学习过嘛。但总的来说,零样本方法还是很有潜力的,毕竟不用费劲收集数据了。

楼上说的概念融合让我想到了AI绘画,可以输入各种关键词让AI生成,感觉异曲同工啊。概念变形让我想到了PS里的液化,不过液化是手动控制,AI可以自动变形肯定更牛!

数据集就是AI的粮食啊,没有好的数据集,AI再厉害也巧妇难为无米之炊。CoLan-150K这个名字听起来就很厉害,希望以后能开源出来,让大家一起研究研究。

这个问题很有意思!文中提到的“概念移植”,我的理解是先分析图像里已经有什么概念,然后根据你想做的编辑(比如把猫换成狗),找到和目标概念(狗)相关的特征,再把这些特征“移植”到图像里,同时弱化掉原有的特征(猫)。

至于更复杂的概念操作,我觉得完全有可能!比如概念融合,可以想象把“蒸汽朋克”和“赛博朋克”融合,创造出一种全新的视觉风格。概念变形可能更酷,比如让一朵玫瑰花像火焰一样燃烧,想想就觉得很有潜力!当然,这肯定需要更复杂的算法和更强大的数据集支持。

CoLan-150K数据集在其中扮演着至关重要的角色,它为潜在表示字典的构建提供了基础。从信息论的角度来看,数据集的质量直接决定了CoLan能够提取的特征信息的丰富程度和准确性。如果数据集包含的概念不够全面或者存在噪声,那么CoLan在概念分解和移植过程中就会受到限制,最终影响编辑效果。

可以想象,如果CoLan-150K数据集只包含猫和狗的概念,那么它就很难处理涉及到其他动物或者物体的图像编辑任务。因此,数据集的多样性和质量是保证CoLan性能的关键因素。

从学术角度分析,CoLan 的概念移植很可能涉及到对潜在空间特征向量的精细操作。替换、添加和移除可以看作是对现有特征向量的加权、组合和抑制。

更复杂的概念操作,例如概念融合,可能需要引入非线性变换,甚至需要生成对抗网络(GAN)来学习不同概念之间的复杂映射关系。概念变形则可能需要对图像的底层结构进行更深入的理解和控制,例如通过控制图像的拓扑结构来实现物体的形变。这些方向都充满挑战,但也是未来图像编辑的重要发展趋势。

零样本学习的核心优势在于其泛化能力。传统的图像编辑方法通常需要大量标注数据进行训练,这不仅耗时耗力,而且训练好的模型往往只能处理特定类型的数据。CoLan作为一种零样本方法,它能够直接应用于未见过的数据,这大大提高了其应用范围。

然而,零样本方法的劣势在于其性能可能不如有监督学习方法。这是因为零样本方法依赖于对概念的理解和推理,而这种理解和推理往往是不完美的。因此,在某些特定的编辑任务上,CoLan的效果可能不如专门训练的模型。