SwiftEdit: Молниеносное текстовое редактирование изображений с помощью одношагового диффузионного подхода
Современные модели диффузии, позволяющие генерировать изображения на основе текстовых подсказок, добились значительных успехов в создании высококачественных изображений, соответствующих заданным текстовым запросам. Однако традиционные методы редактирования изображений, основанные на многослойных процессах, часто оказываются медленными и ресурсоемкими. В ответ на эту проблему был представлен SwiftEdit — инструмент, который позволяет мгновенно редактировать изображения с помощью текстовых подсказок всего за 0.23 секунды.
SwiftEdit основывается на двух основных новшествах: одношаговой инверсии, которая позволяет восстанавливать изображения за один шаг, и маско-ориентированном редактировании с использованием механизма рескейлинга внимания. Эти улучшения обеспечивают не только высокую скорость, но и конкурентоспособные результаты редактирования.
Основные концепции
Модели диффузии
Модели диффузии представляют собой класс генеративных моделей, которые работают по принципу обратного процесса диффузии. Они начинают с случайного шума и постепенно преобразуют его в реалистичное изображение, следуя заданной текстовой подсказке. Основная идея заключается в итеративном денойзинге, где на каждом шаге модель предсказывает, как уменьшить шум, чтобы приблизиться к желаемому изображению.
Однако традиционные модели требуют значительного времени на обработку из-за необходимости выполнения множества шагов. Это ограничивает их применение в реальных сценариях, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами.
Одношаговая инверсия
SwiftEdit предлагает одношаговую инверсию, что является ключевым элементом его эффективности. Вместо того чтобы выполнять многократные итерации для восстановления изображения, SwiftEdit использует одношаговую модель, которая позволяет преобразовывать входное изображение в редактируемое состояние за один проход. Это достигается с помощью специальной архитектуры, которая была вдохновлена методами инверсии на основе GAN (Generative Adversarial Networks).
Маско-ориентированное редактирование
Для выполнения локализованного редактирования SwiftEdit использует маски, которые могут быть либо предоставлены пользователем, либо автоматически генерироваться моделью. Эти маски определяют области изображения, которые необходимо редактировать, и позволяют контролировать силу редактирования. Механизм рескейлинга внимания (Attention Rescaling) обеспечивает гибкость редактирования, позволяя адаптировать влияние текстовых подсказок на редактируемые и не редактируемые области.
Связанные работы
Диффузионные модели текста и изображения
Существующие диффузионные модели, такие как DALL-E и Stable Diffusion, требуют множества шагов для генерации изображений. Некоторые исследования пытались сократить количество шагов до 4-8, но такие методы все еще не обеспечивают необходимую скорость для интерактивного редактирования. SwiftEdit, в отличие от них, предлагает решение, которое позволяет выполнять редактирование за один шаг, что значительно ускоряет процесс.
Редактирование изображений на основе текста
Ранее предложенные методы редактирования изображений на основе текста, такие как DDIM Inversion и Null-text Inversion, также полагаются на многослойные процессы. Хотя они могут достигать высоких результатов, их производительность и скорость остаются ограниченными. SwiftEdit решает эту проблему, предлагая одношаговую инверсию и редактирование, что позволяет значительно ускорить процесс редактирования.
Инверсия GAN
Методы инверсии GAN позволяют картину переводить в латентное пространство, что упрощает редактирование. Однако традиционные подходы часто требуют специфических сетей и переобучения. SwiftEdit, используя одношаговую модель, позволяет избежать этих ограничений, обеспечивая более универсальное решение для редактирования изображений.
Методология SwiftEdit
Одношаговая инверсия
SwiftEdit использует одношаговую инверсию, которая позволяет преобразовывать входное изображение в редактируемое состояние за один проход. Это достигается с помощью сети, которая была обучена на синтетических и реальных данных, что позволяет ей эффективно обрабатывать любые входные изображения.
Двухступенчатая стратегия обучения
Обучение модели SwiftEdit происходит в два этапа. На первом этапе модель обучается на синтетических данных, генерируемых с помощью SwiftBrushv2, что позволяет ей освоить базовые характеристики изображений. На втором этапе внимание сосредоточено на реальных изображениях, что позволяет модели адаптироваться к более сложным и разнообразным данным.
Редактирование с помощью масок
В процессе редактирования SwiftEdit использует маски, которые могут быть автоматически сгенерированы или предоставлены пользователем. Эти маски помогают определить, какие области изображения будут редактироваться. Механизм рескейлинга внимания позволяет гибко управлять силой редактирования, сохраняя ключевые элементы фона.
Эксперименты и результаты
Настройка экспериментов
Для оценки производительности SwiftEdit были проведены эксперименты на наборе данных PieBench, который включает 700 образцов с различными типами редактирования. Метрики, использованные для оценки, включают PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio), MSE (Mean Squared Error) и CLIP-оценки, которые измеряют соответствие текста и изображения.
Сравнение с другими методами
Результаты показали, что SwiftEdit значительно превосходит традиционные многослойные методы по скорости, обеспечивая редактирование всего за 0.23 секунды. В то же время, качество редактирования остается на конкурентоспособном уровне, что подтверждается высокими оценками по метрикам PSNR и CLIP.
Качественные результаты
Качественный анализ редактирования изображений с помощью SwiftEdit продемонстрировал его способность сохранять важные элементы фона, одновременно следуя заданным текстовым подсказкам. Это делает SwiftEdit мощным инструментом для интерактивного редактирования изображений.
Заключение
SwiftEdit представляет собой значительное достижение в области текстового редактирования изображений, предлагая мгновенные результаты и высокое качество редактирования. Одношаговая инверсия и маско-ориентированное редактирование делают его идеальным инструментом для создания и редактирования изображений в реальном времени. Несмотря на достигнутые успехи, остаются вызовы, такие как необходимость улучшения качества генерации изображений и адаптации к различным сценариям редактирования. В будущем SwiftEdit может стать основой для более сложных и мощных инструментов редактирования, которые смогут удовлетворить потребности пользователей в различных областях.