东京大学联手Adobe，AI图像编辑新突破！

引言：

在人工智能飞速发展的今天，图像编辑不再是专业人士的专属领域。近日，东京大学与Adobe公司联合推出了一款名为InstructMove的创新模型，它通过理解用户指令，实现对图像进行复杂且自然的编辑，标志着图像编辑技术迈入了一个全新的时代。InstructMove不仅能调整图像中主体的姿势和表情，还能改变视角、重新排列元素，甚至进行精确的局部编辑，其强大的功能和广泛的应用前景，引发了业界的高度关注。

主体：

一、 InstructMove：指令驱动的图像编辑革命

InstructMove并非简单的图像处理工具，而是一个基于指令的图像编辑模型。它通过分析视频帧之间的变化，学习如何根据指令对图像进行操作。这一创新性的方法使得InstructMove能够执行复杂的非刚性编辑任务，例如调整人物姿势、改变面部表情和视角等。与传统的图像编辑方法相比，InstructMove更注重内容的自然性和真实性，避免了合成数据集在复杂编辑任务上的局限性。

InstructMove的核心功能包括：

非刚性编辑： 根据指令调整图像中主体的姿势、表情等，例如让人物微笑或改变站立姿势。
视角调整： 改变图像的拍摄视角，如将相机视角向左或向右移动，从而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，例如将玩具的腿放在一起，或者让鸟的尾巴可见。
精确局部编辑： 结合掩码等控制机制，实现对图像特定区域的精确局部编辑，例如只修改人物的眼睛部分。

二、 InstructMove的技术原理：从视频帧到指令编辑

InstructMove的强大功能源于其独特的技术原理：

数据集构建： InstructMove从互联网视频中采样帧对，这些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。这使得模型能够学习到自然且真实的图像变换模式。
多模态语言模型生成指令： 利用多模态大型语言模型（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。这使得模型能够理解用户的编辑意图。
模型架构与训练： InstructMove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。它引入了空间条件策略，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。通过计算预测噪声图与原始噪声图之间的差异，优化模型参数，实现根据编辑指令对目标图像进行去噪和重建。
控制机制集成： InstructMove支持与掩码等控制机制的集成，实现精确的局部编辑。此外，它还可以与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，实现更复杂和精确的图像编辑操作。

三、 InstructMove的应用场景：潜力无限

InstructMove的应用场景非常广泛，几乎涵盖了所有需要图像编辑的领域：

影视后期制作： 特效师可以利用InstructMove调整科幻电影中外星生物角色的表情，使其更符合剧情要求。
广告创意设计： 设计师可以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。
室内设计： 室内设计师可以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。
艺术教育： 老师可以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。
个人照片编辑： 个人用户可以调整聚会照片中的表情，使其更自然轻松，分享到社交平台。

四、专家点评：InstructMove的意义

一位资深的人工智能专家表示：“InstructMove的出现，标志着图像编辑技术进入了一个新的阶段。它不仅能够理解用户的指令，还能根据指令进行复杂的图像编辑，这在以前是难以想象的。InstructMove的创新之处在于，它利用了视频帧作为数据源，使得编辑后的图像更加自然和真实。我相信，InstructMove将在未来的图像编辑领域发挥重要作用。”

结论：

InstructMove的发布，不仅是东京大学和Adobe公司在人工智能领域的一次重要合作，也是图像编辑技术发展史上的一个里程碑。它以其强大的功能、广泛的应用场景和创新的技术原理，为未来的图像编辑带来了无限可能。随着技术的不断成熟，我们有理由相信，InstructMove将会在影视制作、广告设计、教育、个人照片编辑等领域发挥更大的作用，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。

参考文献：