图像编辑

浅析扩散模型与图像生成【应用篇】(七)——Prompt-to-Prpmpt本文提出一种利用交叉注意力机制实现文本驱动的图像编辑方法，可以对生成图像中的对象进行替换，整体改变图像的风格，或改变某个词对生成图像的影响程度，如下图所示。之前的文本驱动的图像生成方法很难对图像的内容进行精细地编辑，哪怕只改变了一点文本提示的内容都可能让生成的结果发生非常大的改变，而无法保留原有的内容和结构。为了保留图像整体的结构，只对特定目标进行修改，有些方法通过让使用者给出要修改对象的掩码，引导算法只针对掩码的内容进行修改。但这种方式不仅非常麻烦，而且无法对整体风格进行编辑。因此作者希望提出一种

Prompt-to-Prompt：基于 cross-attention 控制的图像编辑技术Hertz A, Mokady R, Tenenbaum J, et al. Prompt-to-prompt image editing with cross attention control[J]. arXiv preprint arXiv:2208.01626, 2022.

【论文阅读笔记】Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control方法概述。论文使用了什么方法或技术？方法的创新点是什么？方法的优势和潜在劣势是什么？实施步骤设DM (zt, P, t, s)为扩散过程单步t的计算，输出噪声图像zt−1，注意图Mt(未使用省略)。用 DM (zt, P, t, s){M ← M ^ \hat{M} M^} 表示扩散步骤，我们用一个额外的给定映射 M ^ \hat{M} M^覆盖注意力图 M，但保留来自提供的提示的值 V。还用 M t ∗ M^*_t Mt∗表示使用编辑提示 p ∗ p^* p∗生成的注意图。最后，我们将 Edit( M

【论文阅读笔记】Emu Edit: Precise Image Editing via Recognition and Generation Tasks基于指令的图像编辑需求很大，但是在编辑准确性上还受限。提出了一种多任务图像编辑模型Emu Edit，将多种任务（基于区域的编辑、自由形式的编辑和计算机视觉任务）表述为生成任务，并学习任务嵌入（有点类似unicontrolnet指示不同任务的编码）以指导生成过程走向正确的编辑类型。

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Luminar Neo Mac/Windows中文版：引领AI图像编辑的革命性时代Luminar Neo运用先进的AI技术，能够自动化地完成许多繁琐的编辑任务，如色彩校正、噪点消除、人脸识别等。这不仅大大提高了工作效率，同时也降低了对专业知识和技能的要求。无论你是专业摄影师，还是摄影爱好者，甚至是一个刚刚接触图像编辑的新手，Luminar Neo都能让你轻松地实现你的创意。

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StyleCLIP global direction详解基于的假设： CLIP中虽然图像特征与文本特征不存在一一对应的关系，但相同的语义下，图像特征的变化方向与文本特征的变化方向是一致的，如下图右侧的man,woman所示核心观点：可以将stylegan中隐空间的语义变化方向投影至CLIP空间（下图左下角），这样若命令为man->woman,则可以首先计算CLIP中文本特征对应的变化方向 Δ t \Delta t Δt，再计算该 Δ t \Delta t Δt与CLIP中间中所有图像变化方向 Δ i \Delta i Δi的共线程度(即变化方向一致)，取出

Prompt-To-Prompt——仅通过文本进行图像编辑文生图到图像编辑充满挑战，图像编辑需要保留原始图片大部分信息，而对于文生图，只要prompt稍微更改将导致生成完全不同图像。当前SOTA方法用户需要提供编辑位置的mask，忽略mask区域内容。作者探究一种仅通过文本进行编辑的框架，对此对条件文本模型进行深入探究，发现cross-attention层控制图像空间布局与prompt中每个word之间的相关性。作者通过仅编辑纹理prompt进行图像生成，包括：替换单词进行局部编辑、增加明细进行全局编辑、甚至精细化控制哪个单词映射到图像中哪部分。