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Pine 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

當你拍照片時,“模特不好好配合”怎么辦?

沒事!現在只用 一句話就能后期P圖了,還是能改變動作、表情的那種!

比如說你能輕松讓鳥張開翅膀 (輸入“張開翅膀的鳥”即可):

又或者說,想要讓一只站立的狗蹲下:

看起來還真不賴!而這個新的“P圖”方法呢,名叫 Imagic,是基于爆火的擴散模型 (Diffusion Model)來實現的。

是的,又是擴散模型,它的能耐想必也不用多介紹了吧 (那看那鋪天蓋地和它相關的論文就能佐證)。

那在擴散模型加持下的Imagic到底有何厲害之處,話不多說,一起來看看吧!

多達6種功能

據不完全統計,Imagic的功能就有 6種

改變姿勢、變換構圖、切換濾鏡、多個對象編輯、添加對象、更改顏色……

先來看看這個P圖神器 改變姿勢的效果,比如說輸入一條站立的狗,通過變換提示文字,得到的效果是醬紫的~

或者說輸入一個隨意站立的人,輸入口令,他就“乖乖聽話,任你擺布” (手動狗頭)了,甚至還能憑空出現一個水杯。

還沒看夠?那再來康康Imagic其他功能:改變顏色,或者增加對象,也可以多種功能同時使用。

總的來說,Imagic的厲害之處太多,這里就不一一詳細展開了,效果可以看下圖。

除了這么多功能之外,Imagic還有另外一個比較人性化的點,就是當你告訴它要如何“P圖”后,它會隨機生成幾個不同的選項供你選擇。

其實這種在真實圖像上編輯的模型Imagic不是第一個,在此之前就已經有很多個類似的模型。

這時就會有網友問了,“Imagic有什么厲害的點呢?”

話不多說,直接上效果對比。

這里選取了比較常見的基于真實圖像編輯的兩個模型:SDEdit、Text2LIVE與Imagic作對比。

結果很顯然,Imagic完成“P圖指令”的效果很好,在細節上也絲毫不遜色其他模型。

(確實妙啊)

那Imagic是如何“擊敗”SDEdit、Text2LIVE,實現這樣的效果呢?

是怎樣實現的

千言萬語匯成四個字: 擴散模型,在論文的標題上它都赫然在列。

具體到Imagic中,擴散模型的作用是如何發揮出來的,來看看詳細的“P圖”過程。

整體來說分為三大步。

第一步是優化文本嵌入層。

具體來說,先給定輸入的圖像和目標文本,然后對目標文本進行編碼,得到初始的嵌入層。

然后不斷調整初始嵌入層,讓其能夠通過預先訓練的擴散模型很好地重建輸入圖像。

這樣一來,最終便會得到優化后的嵌入層 (能夠很好地重建輸入圖像)。

第二步是對擴散模型進行微調,這時就要用到上一步已經優化之后的嵌入層,讓嵌入層經過模型后重建輸入圖像。

在重建的過程,需要不斷更改模型中損失函數的參數,以讓模型適應優化后的輸入層,直到能夠很好地重建輸入圖像時為止,這樣一來便得到了微調之后的模型。

第三步就要開始正式P圖了。

值得一提的是,這一步除了輸入初始的目標嵌入層 (tgt)外,還會插入優化好的嵌入層 (opt),它們的關系如下圖。

通過變換參數,實際的效果如下圖。

如果你想更加詳細地了解Imagic,可以戳文末鏈接閱讀論文原文。

研究團隊

Imagic的六位作者均來自google Research,論文有兩位第一作者:Bahjat Kawar和Shiran Zada,均來自以色列。

值得一提的是,Bahjat Kawar還是一位以色列理工學院在讀博士,他是在Google Research實習期間完成了這項研究。

而Shiran Zada今年5月剛加入Google Research,目前是計算機視覺研究員。

他曾在微軟擔任軟件工程師以及技術主管的職務,主要負責網絡安全相關的項目開發。

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