Edicho

Edicho – 螞蟻集團聯合港科大等高校推出的多圖像一致性編輯方法

Edicho是什么

Edicho 是由香港科技大學、螞蟻集團、斯坦福大學和香港中文大合開發(fā)的一種基于擴散模型的圖像編輯工具，旨在實現多圖像間的一致性編輯。該方法具有免訓練的特點，用戶無需額外的訓練過程即可直接使用。Edicho 的核心理念是通過顯式的圖像對應關系來指導編輯流程，結合注意力操作模塊（Corr-Attention）和分類器引導（CFG）去噪策略，確保不同圖像間的編輯效果保持一致性。Corr-Attention 利用顯式的對應關系增強自注意力機制，從而有效地將源圖像的特征傳遞到目標圖像。而 Corr-CFG 則通過修改 CFG 的計算，結合預先計算的對應關系，引導生成過程更接近期望的編輯效果，同時保持高質量的圖像輸出。

Edicho的主要功能

• 一致性圖像編輯：能夠在多張圖像上進行一致性編輯，包括局部編輯（如圖像修復）和全局編輯（如圖像風格轉換），保證編輯結果在各種場景中高度協(xié)調。
• 即插即用兼容性：作為推理算法，Edicho 可與大部分基于擴散的編輯方法（如 ControlNet 和 BrushNet）無縫集成，無需額外的訓練數據，便可直接應用于實際任務。
• 廣泛任務適用性：除了圖像編輯，Edicho 還可以擴展到個性化內容創(chuàng)作、3D 重建及一致性紋理應用等多個領域，顯著拓寬了其應用范圍。

Edicho的技術原理

• 顯式圖像對應性引導：通過顯式圖像對應性來引導編輯過程，克服傳統(tǒng)隱式對應性方法的局限性。采用預訓練的對應性提取器（如 DIFT 和 Dust3R）從輸入圖像中提取穩(wěn)健的對應性，并將這些預計算的顯式對應性融入擴散模型的去噪過程，從而確保編輯的一致性。
• 注意力操作模塊（Corr-Attention）：增強的注意力機制基于圖像之間的對應性引導特征傳遞。在自注意力模塊中，通過顯式對應性對查詢特征進行變換，從源圖像中借用相關特征，形成新的查詢矩陣，從而在去噪過程中實現編輯的一致性。
• 優(yōu)化的分類器引導（CFG）去噪策略（Corr-CFG）：結合預計算的對應性，在編輯過程中保持高質量和一致性。通過修改 CFG 的計算方式，在對應關系的引導下控制 CFG 框架中的無條件分支，融合無條件嵌入特征，進一步強化一致性效果，同時也保留了預訓練模型強大的生成先驗特性。

Edicho的項目地址

• 項目官網：https://ezioby.github.io/edicho
• GitHub倉庫：https://github.com/EzioBy/edicho
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2412.21079

Edicho的應用場景

• 產品營銷：電商平臺的賣家可以對不同角度拍攝的商品圖像進行一致性編輯，從而提升點擊率和轉化率。
• 主題活動：在節(jié)慶期間，用戶可以將多張家庭照片編輯為具有統(tǒng)一風格的節(jié)日圖片，并分享到社交媒體與親朋好友分享。
• 個性化內容生成：用戶可以根據個人喜好，將多張個人照片編輯為統(tǒng)一風格的頭像，在不同社交媒體平臺上使用。
• 虛擬現實：在游戲開發(fā)中，設計師可以對虛擬角色的多張設計草圖進行一致性編輯，以增強角色形象的完整性和辨識度。
• 醫(yī)學影像數據集增強：在醫(yī)學影像分析領域，對醫(yī)學影像數據集中的圖像進行一致性編輯，有助于提高醫(yī)學影像識別模型的訓練效果。