Edicho是什么?一文让你看懂Edicho的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Edicho概述简介

Edicho 是香港科技大学、蚂蚁集团、斯坦福大学和香港中文大学推出的,基于扩散模型的图像编辑方法,能在多图像间实现一致性编辑。Edicho用免训练的方法,无需额外训练即可应用。Edicho核心在于用显式图像对应关系指导编辑过程,基于注意力操作模块(Corr-Attention)和分类器自由引导(CFG)去噪策略,确保编辑在不同图像中保持一致性。Corr-Attention 借助显式对应关系增强自注意力机制,将源图像的特征有效转移到目标图像, Corr-CFG 基于修改 CFG 计算,结合预计算的对应关系,引导生成过程更接近期望的编辑,同时保持高图像质量。

Edicho的功能特色

一致性图像编辑:在多图像间实现一致性编辑,包括局部编辑(如图像修复)和全局编辑(如图像风格转换),确保编辑结果在各种场景下保持高度协调。

即插即用兼容性:作为推理时的算法,可与大多数基于扩散的编辑方法(如 ControlNet 和 BrushNet)无缝兼容,无需额外训练数据,直接应用于实际任务。

广泛任务适用性:适用于图像编辑,还能扩展应用于个性化内容创作、3D重建及一致性纹理应用等更多领域,扩展了编辑工具的适用范围。

Edicho的技术原理

显式图像对应性引导:基于显式图像对应性引导编辑过程,避免传统隐式对应性方法的局限性。用预训练的对应性提取器(如 DIFT 和 Dust3R)从输入图像中提取稳健的对应性,然后将预计算的显式对应性注入到扩散模型的去噪过程中,确保编辑的一致性。

注意力操作模块(Corr-Attention):增强注意力机制,基于图像之间的对应性引导特征传递。在自注意力模块中,根据显式对应性对查询特征进行变换,从源图像借用相关特征,形成新的查询矩阵,在去噪过程中实现编辑一致性。

优化的分类器自由引导(CFG)去噪策略(Corr-CFG):结合预计算的对应性,在编辑过程中保持高质量和一致性。修改 CFG 的计算方式,在对应关系的引导下操控 CFG 框架中的无条件分支,融合无条件嵌入特征,进一步增强一致性效果,同时保留预训练模型强大的生成先验的完整性。

Edicho项目介绍

项目官网:https://ezioby.github.io/edicho

GitHub仓库:https://github.com/EzioBy/edicho

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2412.21079

Edicho能做什么?

产品营销:电商平台上的卖家对不同角度拍摄的产品图片进行一致性编辑,提升点击率和转化率。

主题活动:在圣诞节期间,用户将多张家庭照片编辑成具有圣诞风格的图片,分享到社交媒体上与亲朋好友共赏。

个性化内容生成:用户根据自己的喜好,将多张个人照片编辑成具有统一风格的头像,用在不同社交媒体平台。

虚拟现实:在游戏开发中,设计师对虚拟角色的多张设计草图进行一致性编辑,提升角色形象的完整性和辨识度。

医学影像数据集增强:在医学影像分析领域,对医学影像数据集中的图像进行一致性编辑,提高医学影像识别模型的训练效果。

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