InstructMove是什么?一文让你看懂InstructMove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

InstructMove概述简介

InstructMove是东京大学和Adobe公司联合推出的基于指令的图像编辑模型,通过观察视频中的帧对变化学习如何根据指令进行图像操作。模型基于多模态大型语言大模型(MLLMs)生成描述帧对之间变化的编辑指令,训练出能在保持内容一致性的同时,执行复杂非刚性编辑任务的能力,如调整主体姿势、改变表情和视角等。InstructMove用真实视频帧作为数据源,确保编辑过程中内容的自然性和真实性,克服合成数据集在复杂编辑任务上的局限性。InstructMove支持基于掩码等控制机制进行精确的局部编辑,进一步增强在实际应用中的灵活性和实用性。

InstructMove的功能特色

非刚性编辑:能调整图像中主体的姿势、表情等非刚性特征,符合给定的编辑指令。

视角调整:根据指令改变图像的拍摄视角,如将相机视角向左或向右移动等,改变图像的构图和视觉效果。

元素重新排列:对图像中的元素进行重新排列或移动,如将玩具的腿放在一起、让鸟的尾巴可见等,满足特定的编辑需求。

精确局部编辑:与掩码等控制机制的结合,支持对图像的特定区域进行精确的局部编辑,实现更细致的修改效果。

InstructMove的技术原理

数据集构建

视频帧采样:从互联网视频中采样帧对,确保帧对之间存在有意义的变换,如主体姿势变化、元素移动或相机视角调整等,获取到大量自然且真实的图像变换样本。

多模态语言大模型生成指令:用多模态大型语言大模型(MLLMs),如GPT-4o或Pixtral-12B,分析采样得到的帧对之间的差异,生成准确的编辑指令。

模型架构与训练

预训练模型微调:在构建的数据集上微调预训练的文本到图像(T2I)模型,如Stable Diffusion。

空间条件策略:引入空间条件策略,将参考图像与噪声输入沿空间维度进行拼接,而不是传统的通道拼接。

去噪网络训练:将拼接后的输入送入去噪U-Net网络,预测噪声图。给予计算预测噪声图与原始噪声图之间的差异,优化模型参数,准确地根据编辑指令对目标图像进行去噪和重建,实现图像编辑。

控制机制集成

掩码引导:支持与掩码等控制机制的集成,实现精确的局部编辑。在推理阶段,用掩码控制编辑区域,将更新后的潜在表示与参考潜在表示进行融合,对图像的特定部分进行修改。

其他空间控制:与ControlNet等可控扩散模型集成,接受用户提供的额外视觉线索,如草图或骨架关键点等,实现更复杂和精确的图像编辑操作。

InstructMove项目介绍

项目官网:ljzycmd.github.io/projects/InstructMove

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2412.12087v1

InstructMove能做什么?

影视后期制作:特效师调整科幻电影中外星生物角色的表情,让其更符合剧情要求的愤怒情绪。

广告创意设计:设计师用为汽车广告调整赛车视角和背景元素,突出新车型的速度与激情特点,吸引消费者注意。

室内设计:室内设计师调整卧室床头柜位置和窗帘样式,满足客户对美观和实用性的需求,营造温馨舒适的睡眠环境。

艺术教育:老师在绘画课上调整人物动作,帮助学生理解动作与情感的关系,加深对艺术创作的理解。

个人照片编辑:个人用户调整聚会照片中的表情,使其更自然轻松,分享到社交平台,获得朋友点赞好评。

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