人工智慧和機器學習領域見證了影像編輯和生成技術的重大進步。其中，擴散模型已成為一種強大的工具，在生成高品質影像方面提供了無與倫比的功能。該領域的一個顯著發展是在擴散模型中引入了“統一概念編輯”，這是一種突破性的方法，可以增強圖像處理的控制和精度。
擴散模型中影像編輯的挑戰
擴散模型透過從隨機雜訊分佈開始逐漸對影像進行去噪來進行操作。此過程雖然對於影像生成有效，但在影像編輯方面提出了獨特的挑戰。傳統的文本到圖像的擴散框架通常難以控制生成圖像中的視覺概念和屬性，從而導致結果不令人滿意。此外，這些模型通常依賴直接文字修改來控制圖像屬性，這可能會極大地改變圖像結構。事後技術可以逆轉擴散過程並修改視覺概念編輯的交叉注意力，但也有限制。它們僅支援有限數量的同時編輯，並且每個新概念都需要單獨的干擾步驟，如果不精心設計，可能會引入概念糾纏。
基於擴散的高保真影像編輯
為了解決擴散模型中的挑戰，最近的進展集中在實現影像重建的高保真度和編輯。擴散模型的一個常見問題是由於預測和真實後驗平均值之間的差距而導致重建和編輯的失真。像 PDAE 這樣的方法已經被開發出來，透過使用由分類器梯度計算的額外項來移動預測雜訊來填補這一空白。此外，還提出了一個整流器框架，將殘餘特徵調製為偏移權重，提供補償資訊以幫助預訓練的擴散模型實現高保真度重建。
概念滑桿：改變遊戲法則
解決這些挑戰的一個有希望的解決方案是引入「概念滑桿」。這些輕量級且使用者友好的適配器可應用於預先訓練的模型，以最小的糾纏在單次推理過程中增強對所需概念的控制和精確度。概念滑桿還允許編輯文字描述未涵蓋的視覺概念，這是基於文字的編輯方法的重大進步。它們使最終用戶能夠提供少量的配對圖像來定義所需的概念。然後滑桿概括這個概念並自動將其應用到其他影像，旨在增強真實感並糾正扭曲，例如手上的扭曲。
影像編輯的未來
統一概念編輯和概念滑桿的開發標誌著人工智慧驅動領域向前邁出了重要一步圖像編輯。這些創新不僅解決了當前框架的局限性，還為更精確、更真實和更用戶友好的圖像編輯開闢了新的可能性。隨著這些技術的不斷發展，我們可以期待為專業和業餘創作者提供更複雜和直觀的工具。