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图像编辑一些概念:Image Reconstruction与Image Re-generation

图像编辑本质上是在“图像重建”(image reconstruction)和“图像再生成”(image re-generation)之间寻找平衡

1. Image Reconstruction(图像重建)

  • 定义:图像重建通常是指从已有的图像中提取信息,并通过保持这些信息的完整性来恢复或调整图像
  • 目标:尽可能忠实于原始图像,注重保留输入图像中的细节和结构。
  • 应用场景
    • 修复受损图像,例如去噪、去除划痕。
    • 图像超分辨率(提升图像分辨率)。
    • 微小的调整,如颜色校正或轻微修复。
  • 特点:关注的是保留图像中的“已知信息”,并在这个基础上进行细微的改动

2. Image Re-generation(图像再生成)

  • 定义:图像再生成是指基于输入图像的某些特征,生成一个新的图像。生成的图像可能在风格、内容或结构上与原始图像有显著不同
  • 目标:允许较大的改动,强调创造性,可能会改变图像的风格或结构。
  • 应用场景
    • AI风格迁移(Style Transfer)。
    • 深度图像生成(例如用GAN生成完全新颖的内容)。
    • 内容替换,如将人脸换成另一张脸,或者改变背景。
  • 特点生成新的内容,可能偏离原始输入图像,具有更多“创造性”

二者的核心区别

方面Image ReconstructionImage Re-generation
保留原始图像保留原始图像的内容和结构允许对原始图像进行较大幅度的改变
目标尽可能忠实于输入在输入基础上生成新的内容或样式
自由度改动幅度小,限制较多改动幅度大,允许创造性变化
方法例如卷积神经网络(CNN)用于修复或重建例如生成对抗网络(GAN)用于新图像生成

为什么需要在两者间寻找平衡?

在图像编辑任务中,有时希望既保留原始图像的细节(重建),又能够实现所需的显著变化(再生成)。如果偏向重建,可能缺乏创新性;如果完全再生成,可能失去了原图的特征。
比如:

  • 头像美化:既要保留人物本来的面貌(重建),又希望美化皮肤和光影(再生成)。
  • 背景替换:保留主体(重建),但替换为新的背景(再生成)。

所以,图像编辑需要权衡“保留细节”和“生成新内容”这两方面的需求,因为两者在某些情况下可能是对立的,但理想的编辑效果需要找到一个平衡点。

图像编辑问题的核心困难:

困难点:缺少图像对(pairwise image data)
图像编辑任务中,理想情况是通过成对的训练数据(即“输入图像”和“目标编辑结果图像”)来学习编辑模型。例如:

  • 输入图像:一个普通的人物照片。
  • 目标图像:同一个人微笑的照片(仅改变笑容,不改变其他细节)。

问题在于

  • 现实中很少能收集到这种一一对应的成对数据,因为人工生成这样的图像对需要大量时间和资源。
  • 缺乏这种配对数据导致模型很难学习如何在保留原图内容的基础上,仅做局部或特定的修改。

解决方法:从对齐(alignment)角度出发

"We address this problem from an alignment perspective."

  • 方法:对齐弱编辑模型和强编辑模型

    • 弱编辑模型(weak editing model):这里指现有的 Text-to-Image(T2I)模型,例如 DALL-E。这些模型通过重新生成图像(而不是直接编辑原图)来完成“编辑”,但很难保证生成的新图像与原图一致。
    • 强编辑模型(strong editing model):理想中的图像编辑模型,既能充分保留原图信息,又能完成特定的编辑任务(如修改表情、添加物体等)。
  • 关键思想:蒸馏和对齐

    • 从 T2I 模型的再生成能力中学习(即“蒸馏”其生成能力)。
    • 同时通过技术手段(如对齐过程)提高生成图像与原图之间的一致性(consistency)。

为什么需要解决一致性问题?

"We then distill and align such a weak editing model into a strong one by maximally inherit the re-generation capability while improving image consistency."

  • 再生成能力(re-generation capability):

    T2I 模型的优势在于可以生成完全不同的图像,这种再生成能力很强,能创造出大量细节。但是,这种能力对图像编辑来说是双刃剑,因为过于自由的生成会破坏原图的基本信息。
  • 图像一致性(image consistency):

    ​​​​​​​编辑任务要求生成的图像与原图有高度一致性,例如同一人脸、同一场景,仅改变特定细节(如颜色、姿势)。为了增强一致性,需要通过对齐方法让弱模型更好地保留原图信息,同时实现编辑目标。

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