TurboEdit：基于文本的即时图像编辑保持图像整体不变的情况下实时修改特定区域

TurboEdit是一个由Adobe Research团队开发的工具，允许用户通过简单的文本描述快速实时编辑图像。 你只需输入几句话，就能改变图像中的某个特定部分，比如把短发变成长发，把白色物体变成黑色，或者让年轻人看起来更年老。这个工具能够在保持图像整体不变的情况下，只对指定部分进行修改，并且操作非常迅速，比以往的编辑技术更快。 主要功能特点： 1. 用文字修改图片 ： TurboEdit 允许用户通过输入文本提示实时编辑图像。用户可以描述希望更改的图像属性，例如颜色、物体形状或背景等，TurboEdit 将根据这些文本提示生成修改后的图像。 也就是你可以直接输入一句话或一段描述来告诉TurboEdit你想怎么改图片。比如，你可以说“把猫的颜色变成灰色”或“给人戴上一副墨镜”，TurboEdit 就会根据你的描述立即修改图片。 特点 ：编辑过程非常快速，通常只需不到0.5秒即可完成一次编辑，支持即时反馈和交互式编辑。 2. 精确还原图片 ： TurboEdit 提供了一种基于编码器的迭代反演技术，可以精确地将输入图像映射回扩散模型的噪声空间。使得TurboEdit 能够非常精确地还原你输入的图片。无论你输入的是照片还是其它图像，TurboEdit 都可以先把它变回到可以修改的状态，然后再进行编辑。这个过程非常快，而且保留了图片的细节。 特点 ：该反演过程效率很高，仅需4步即可完成，而传统方法通常需要50步以上。 3. 只改你想改的部分 ： urboEdit 支持解耦的图像编辑，用户可以在不改变图像其他属性的情况下，只修改目标属性。例如，可以通过修改文本提示中的某个词语来改变图像中的单一元素（如颜色或对象），而不影响图像的其他部分。 特点 ：TurboEdit 能够保持编辑的局部性和精确性，避免不必要的全局变化。如果你只想改图片中的某个部分，比如改变头发的颜色但不动其他部分，TurboEdit 可以做到这一点。它可以只根据你的描述修改图像中的某一部分，而不会改变其他部分。 4. 控制修改的强度 ： 用户可以通过调整文本提示中的描述或使用线性插值的方法来控制编辑的强度。这样可以微调图像的变化程度，从而生成更符合用户期望的结果。比如让颜色变化得更明显或者更微妙。TurboEdit 允许你精细调整，直到你对效果满意为止。 特点 ：这种灵活的控制方式使得用户能够在生成的图像中平衡改变的幅度。 5. 同时修改多个地方 ： TurboEdit 支持同时修改图像的多个属性，或者对图像进行连续的多次编辑。也就是可以一次修改图片的多个地方，例如，用户可以先改变图像的颜色，再进一步添加或删除特定物体。比如把背景换成沙漠，同时改变人物的衣服颜色。你也可以一步一步地进行多次编辑，比如先改变背景，再增加其他元素。 特点 ：这种功能使得用户可以进行复杂的图像修改，生成更丰富的图像内容。 6. 用简单的指令进行编辑 ： 你不需要用复杂的描述，简单地说出“把狗换成猫”或者“让图片看起来像小孩子的画”，TurboEdit 会自动理解你的指令并进行相应的修改。用户可以通过简单的自然语言指令来指定图像的编辑内容，而无需直接修改文本提示。TurboEdit 会通过一个大语言模型（如LLaVA）来将用户的指令转换为详细的文本提示，然后进行相应的图像编辑。 特点 ：这种方式简化了用户的操作，使得复杂的图像编辑任务更加直观和易于执行。 技术方法 1. 基于编码器的迭代反演 ： 方法概述 ：TurboEdit 使用一种编码器驱动的迭代反演技术，来将输入的图像精确地映射回扩散模型的噪声空间。这意味着 TurboEdit 可以从一张现有的图像开始，将其转化为可编辑的形式，并确保编辑后的图像能够保持与原始图像的细节和结构一致。 实现细节 ：在每一步反演过程中，TurboEdit 都会利用上一步的重建结果来进一步修正图像，从而逐步逼近原始图像。这种迭代过程通过多次调整和优化，使得最终的反演图像与原始输入图像几乎完全相同。 2. 少步扩散模型 ： 方法概述 ：传统的扩散模型通常需要数十步才能生成或编辑图像，这使得操作速度较慢。TurboEdit 通过使用少步扩散模型，显著减少了生成或编辑图像所需的步骤，通常只需1到4步即可完成任务。 实现细节 ：TurboEdit 利用一种被称为“蒸馏”的技术，将复杂的多步扩散模型简化为更高效的少步模型。这种蒸馏过程使得模型能够在更短的时间内生成高质量的图像，同时保持编辑的精度。 3. 详细文本提示条件 ： 方法概述 ：TurboEdit 通过使用详细的文本描述来控制图像编辑。详细的文本提示可以帮助模型在编辑时只修改指定的图像属性，而不影响其他部分。 实现细节 ：TurboEdit 依赖大语言模型（如LLaVA）生成详细的图像描述，这些描述涵盖了图像的布局、对象和颜色等各方面信息。在进行编辑时，用户可以通过修改这些描述中的某一部分（例如颜色、物体等）来实现具体的图像更改。 4. 解耦的图像编辑 ： 方法概述 ：TurboEdit 实现了解耦的图像编辑，这意味着用户可以在不影响其他部分的情况下，精准地修改图像中的单一属性。例如，改变人物的发色而不改变面部特征。 实现细节 ：通过冻结注意力图或优化文本嵌入，TurboEdit 能够确保在少步扩散模型中，图像的其他部分不会被不必要地修改，从而保持图像的整体结构和一致性。 5. 指令驱动的编辑 ： 方法概述 ：TurboEdit 还支持基于自然语言指令的编辑，用户可以输入简单的指令（如“把狗换成猫”），系统会自动生成相应的详细文本描述，并进行相应的图像修改。 实现细节 ：TurboEdit 利用大语言模型（如LLaVA）来理解并执行用户的指令，生成与用户需求相符的目标文本描述，然后通过扩散模型进行图像编辑。 6. 局部掩码控制 ： 方法概述 ：为了精确控制图像的编辑区域，TurboEdit 支持使用局部掩码（mask）来限制修改的范围，确保只有特定的部分被编辑。 实现细节 ：用户可以上传一个二值掩码，TurboEdit 会根据这个掩码在指定区域进行编辑，而不影响图像的其他部分。这个过程还可以结合注意力掩码，进一步提高编辑的精度。 通过这些技术方法，TurboEdit 实现了在少步扩散模型中的高效、精确、灵活的图像编辑功能，使得用户可以快速、直观地完成各种复杂的图像修改任务。 一些案例 添加雪

白猫变黑猫

小猫变小狗

直发变卷发

短发到长发

返老还童

法老到狐狸

Demo演示 [video width="1920" height="1080" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/08/8月19日-2.mp4"][/video] [video width="1920" height="1080" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/08/8月19日-21.mp4"][/video] [video width="1920" height="1080" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/08/8月19日-22.mp4"][/video] [video width="1920" height="1080" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/08/8月19日-24.mp4"][/video] [video width="1920" height="1080" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/08/8月19日-23.mp4"][/video] 实验结果 TurboEdit 的实验结果表明，其在图像编辑的速度和质量上都优于现有的最先进方法，具体结果如下： 效率与速度 ： TurboEdit 在编辑每张图像时仅需要不到0.5秒的时间，而传统的多步扩散模型通常需要数秒钟。这一显著的速度提升使得 TurboEdit 能够实现实时的图像编辑。 在图像反演过程中，TurboEdit 仅需要4次功能评估（NFE）即可完成，而传统方法可能需要50次以上的评估，这使得 TurboEdit 更加高效。 图像质量 ： TurboEdit 的编辑效果在背景保留、身份保持和文本提示的精确性方面均优于现有的多步扩散模型方法。通过实验对比，TurboEdit 在保持图像细节和结构方面表现出色，即使在进行复杂的结构修改（例如将人物从年轻变为年老）时也能保持图像的逼真度。 在 PIE-Bench 数据集的定量比较中，TurboEdit 在多个指标上取得了最佳表现，如更高的 PSNR（峰值信噪比）、更低的 LPIPS（感知损失）和更高的 SSIM（结构相似性指数）。 定性对比 ： TurboEdit 在多个实验场景下均表现出色，例如在复杂属性修改（如添加帽子或改变性别）和大规模结构变化（如将狗变为猫）中，TurboEdit 生成的图像不仅在编辑效果上优于其他方法，而且在背景和细节保留上表现更好。 局限性 虽然 TurboEdit 展示了许多优势，但仍存在一些局限性和挑战： 依赖详细的文本生成模型 ： TurboEdit 依赖于 LLaVA 等详细文本生成模型来生成用于编辑的文本描述。这些模型虽然强大，但计算量较大，可能会成为系统效率的瓶颈。因此，在需要实时高效编辑的应用场景中，需要考虑优化或替代轻量化的文本生成模型。 注意力掩码的精度问题 ： 虽然注意力掩码有助于限制编辑区域，但其精度往往不高，可能会包含邻近区域，导致编辑时出现细微的身份偏移或背景改变。即使通过提高注意力阈值可以部分缓解这一问题，但仍然存在掩码不够精确的情况。 当编辑区域靠近人脸等重要部分时，掩码精度不足可能会导致轻微的身份变化或背景变形。 大姿态变化的挑战 ： TurboEdit 在处理涉及大姿态变化的场景（如将跑步的人变为坐着的人）时表现欠佳。这种大规模的结构变化需要更复杂的编辑策略，而 TurboEdit 的少步扩散模型在这种情况下难以实现自然的过渡和细节保持。 总结 TurboEdit 在实时图像编辑中表现出色，其在速度和质量上的平衡使其成为图像编辑领域的一个重要进展。然而，其在计算复杂性、掩码精度和大规模结构变化处理方面仍有改进空间。这些局限性为未来的研究提供了方向，进一步优化这些方面可以使 TurboEdit 适用于更广泛的应用场景。 项目及演示： https://betterze.github.io/TurboEdit/ 论文： https://arxiv.org/pdf/2408.08332

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