DIFFEDIT-图像编辑论文解读

论文： 《DiffEdit: Diffusion-based semantic image editing with mask guidance》
github： https://github.com/johnrobinsn/diffusion_experiments/blob/main/DiffEdit.ipynb

摘要

图像生成最佳展现巨大优势，扩散模型对于各种文本prompt可生成令人信服图片。作者提出DiffEdit，基于文本query进行图像编辑。当前基于扩散模型图像编辑方法，通常需要提供mask，转为条件修复任务。作为对比，DiffEdit可基于prompt自动生成mask，高亮需要编辑区域。在ImageNet达到SOTA，同时作者在COCO及基于文本生成的图像上进行验证。

算法

DIFFEDIT依据文本推理需要编辑的mask区域，图2表示该方法的三个步骤：

Step1：计算编辑mask

进行图像去噪时，不同文本输入，扩散模型给出不同噪声估计，根据噪声估计的差异找到那些图像区域与条件文本变换有关。如图2所示。本算法中使用高斯噪声，通过去除10个输入噪声极值并进行平均化进行稳定预测，归一化到[0, 1]，通过阈值0.5进行二值化。

Step2：编码

使用DDIM中编码器$E_r$对输入图$x_0$编码到隐空间，直到达到编码比例$r$，该过程未使用文本条件；

Step3：使用mask引导进行解码

获得隐向量$x_r$后，基于编辑文本Q使用扩散模型解码$x_r$，同时利用mask M引导扩散过程，该过程通过替换mask以外区域像素值为DDIM编码得到的$x_t$对应区域像素值，因此可映射回源图。
编码比例r决定可编辑能力，该值越大编辑能力更强，从而更好地匹配文本Q，代价为与输入图偏差更大。

理论分析：

对于输入图$x_0$经编码得到的$x_r$，通过无条件DDIM可解码为$x_0$，虽然DIFFEDIT中基于文本Q为条件进行解码，但仍存在强偏置使得与原图接近。

实验

数据集：

ImageNet、Imagen、COCO

扩散模型：

mask分辨率32 * 32（ImageNet）、64 * 64（Imagen及COCO），使用DDIM采样50 step

ImageNet数据集上实验

评估：使用LPIPS感知距离评估与输入图像距离，使用CSFID评估图片真实性以及与文本一致性，ImageNet为单目标因此适合。
越强的图像编辑能力，CSFID得分越低，但是导致图片与输入图不一致，导致LPIPS得分变高。图4表明DIFFEDIT相对于其他方案，在两者之间获得不错均衡。

消融实验

图6中Encode-Decode表示增加DDIM encoding，DiffEdit w/o Encode表示仅使用mask，图6左展示与SDEdit相比，两者均分别提升均衡性，并且两者结合展示出互补性。图5展示可视化结果。

图6右侧展示不同二值化阈值，阈值越低，mask区域越大，0.5可达到不错CSFID-LPIPS均衡。

IMAGEN数据集上实验

评估：使用FID评估图像逼真度，CLIP-Score评估图文一致性。

图7表明DIFFEDIT CLIP-LPIPS及FID-CLIP均衡。其中mask计算有两种：
w/ref. text：使用原始caption 作为参考text；
w/o ref. text：输入空text；
使用原始caption作为参考text获得最佳均衡。图8为可视化结果。使用参考text更容易忽视参考text及query text都描述的部分。

图9展示通过对比caption及query text推理所得mask。

COCO数据集上实验

作者使用COCO验证集，query text与图片对应caption相似但不一致，如图15，以此评估图像编辑能力。评估指标使用CLIPScore, FID and LPIPS。

图10展示DIFFEDIT达到CLIP-LPIPS最佳均衡，但是最大CLIP得分低于SDEdit。

可视化结果如图11，第一列展示DDIM编码好处：能够纠正mask中目标的主要特性；最后三列表明允许选择输入图中不同目标进行不同编辑。

结论

DIFFEDIT，一种新颖的基于扩散模型的语义图像编辑算法。给出文本query，使用扩散模型，DIFFEDIT推理相关区域进行编辑而无用用户提供mask。利用DDIM编码输入图进行初始化生成过程，作者进行理论分析及实验表明该方法保留输入图更多的外观信息。在ImageNet，COCO，Imagen数据集展示不错编辑能力，并且超越之前方法。