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　　新航地址。新航登录，连年来，图像天生伎俩得回了许多主要性粉碎。奇特是自从 DALLE2、Stable Diffusion 等大模型颁发以来，文本先天图像材干逐渐成熟，高原料的图像天生有了空阔的适用场景。然则，对付已有图片的细化编辑坚持是一个艰苦。

　　一方面，由于文本描画的限制性，现有的高质料文生图模型，只能运用文本对图片进行描绘性的编辑，而对于某些具体结果，文本是难以描画的；另一方面，在本色应用场景中，图像细化编辑义务常常只要少量的参考图片，这让很多必要多量数据举办锻炼的规划，在少量数据，诡秘是惟有一张参考图像的情景下，难以阐扬成果单风格快速迁移。

　　迩来，来自网易互娱 AI Lab 的探求人员提出了一种基于单张图像指示的图像到图像编辑部署，给定单张参考图像，即可把参考图中的物体或风格转化到源图像，同时不变化源图像的一共组织。找寻论文已被 ICCV 2023 吸取，干系代码已开源。

　　论文作者提出了一种基于反演-协调（Inversion-Fusion）的图像编辑框架 ——VCT（visual concept translator，视觉概念转动器）。如下图所示，VCT 的全面框架包罗两个历程：内容-概思反演过程（Content-concept Inversion）和内容-概想协调经过（Content-concept Fusion）。内容 - 概思反演进程资历两种区别的反演算法，差别学习和泄漏原图像的机合信歇和参考图像的语义新闻的隐向量；内容-概想调解进程则将布局信休和语义新闻的隐向量实行调解，天资末端的最后。

　　值得一提的是，反演身手是频年来，特别是在生成反叛麇集（GAN）范畴，普通利用且在浩大图像天禀仔肩上获取突出收获的一项技术【1】。GAN Inversion 伎俩将一张图片映照到与训练的 GAN 天生器的隐空间中，经历对隐空间的控制来结束编辑的办法。反演布置能够充溢利用预陶冶天禀模型的天赋本领。本索求本质上是将 GAN Inversion 技术变化到了以扩散模型为先验的，基于图像教导的图像编辑仔肩上。

　　基于反演的想谈，VCT 假想了一个双分支的扩散过程，其包含一个内容沉修的分支 B* 和一个用于编辑的主分支 B。它们从团结个从 DDIM 反演（DDIM Inversion

　　【2】，一种使用扩散模型从图像争论噪声的算法）得回的噪声 xT 动身，差异用于内容浸修和内容编辑。论文抉择的预锤炼模型为隐向量扩散模型（Latent Diffusion Models，简称 LDM），扩散历程爆发在隐向量空间 z 空间中，双分支历程可吐露为：

　　，用于复原原图的构造音信，并经历软属目力专揽（soft attention control）的策动，将构造信息传递给编辑主分支 B。软注目力专揽安放鉴戒了谷歌的 prompt2prompt【3】责任，公式为：

　　即当扩散模型运行步数在必定区间时，将编辑主分支的夺目力特质图替代内容重修分支的特点图，结束对天分图片的机合把持。编辑主分支 B 则统一从原图像进筑的内容特色向量

　　在扩散模型的每一步，特点向量的调和都发生在噪声空间空间，是特色向量输入扩散模型之后瞻望的噪声的加权。内容浸建分支的特色搀杂发生在内容特征向量

　　和空文本向量上，与免分类器（Classifier-free）扩散辅导【4】的形状一致：

　　为了恢复源图片，著作参考 NULL-text【5】优化的安置，进筑 T 个阶段的特质向量去结婚拟合源图像。但与 NULL-text 优化空文本向量去拟合 DDIM 门径分别的是，本文经过优化源图片特色向量，去直接拟合合计的明净特征向量，拟闭公式为：

　　与研习结构新闻分歧的是，参考图像中的概想音讯必要用单一高度详细的特性向量来吐露，扩散模型的 T 个阶段共用一个概想特质向量

　　。文章优化了现有的反演铺排 Textual Inversion【6】和 DreamArtist【7】。其拣选一个多概想特性向量来泄漏参考图像的内容，遗失函数包蕴一项扩散模型的噪声预估项和在隐向量空间的预估重修遗失项：

　　著作在主体替换微风格化负担出息行了测试，能够在较好地支持源图片的组织新闻的情状下，将内容酿成参考图片的主体或风格。

　　（1）应用泛化性：与以往的基于图像指导的图像编辑职守相比，VCT 不必要大批的数据举办磨练，且禀赋材料和泛化性更好。其基于反演的念道，以在打开寰宇数据预训练好的高质量文生图模型为出处，本色使用时，只需要一张输入图和一张参考图就能够结束较好的图片编辑功劳。

　　（2）视觉正确性：相较于近期笔墨编辑图像的打算，VCT 行使图片实行参考头领。图片参考比较于文字描述，可能尤其正确地已毕对图片的编辑。下图展示了 VCT 与其余方针的比拟最后：

　　（3）不必要稀少音讯：相较于近期的少许须要扩张尤其专揽讯息（如：遮罩图或深度图）等策动来进行向导垄断的打算，VCT 直接从源图像和参考图像练习结构信休和语义信歇来举行调解天资，下图是少许对照终局。个中，Paint-by-example 经历提供一个源图像的遮罩图，来将对应的物体换成参考图的物体；Controlnet 经过线稿图、深度图等垄断生成的收场；而 VCT 则直接从源图像和参考图像，研习机合讯休和内容音信交融成倾向图像，不需要更加的局部。