摘要： 北京大学深圳研究生院与腾讯PCG的研究团队联合推出了一款基于扩散模型的图像编辑工具DiffEditor。该工具通过引入图像提示和文本提示，结合区域随机微分方程（Regional SDE）和时间旅行策略，实现了对图像进行细粒度编辑的能力，无需额外训练即可完成对象移动、大小调整、内容拖动以及跨图像编辑等复杂任务，为图像编辑领域带来了新的突破。
北京，[日期] – 在人工智能技术日新月异的今天，图像编辑领域也迎来了新的发展。北京大学深圳研究生院与腾讯PCG的研究团队近日联合推出了一款名为DiffEditor的图像编辑工具，该工具基于扩散模型（Diffusion Model），并结合了多项创新技术，实现了对图像进行细粒度编辑的能力，为创意设计、人像修复、风景照片优化等领域带来了全新的可能性。
DiffEditor：重新定义图像编辑
传统的图像编辑工具往往需要用户具备专业技能，操作复杂，且难以实现精细化的编辑效果。而DiffEditor的出现，旨在打破这一局限。它不仅支持常见的对象移动、大小调整等操作，更能够实现内容拖动、跨图像的对象粘贴和外观替换等高级功能。
DiffEditor的核心优势在于其无需针对每个具体任务进行额外训练，即可实现精准的图像处理，极大地提高了编辑效率。这得益于其独特的技术原理：
- 图像提示与文本提示结合： DiffEditor首次引入图像提示（image prompts），与文本提示（text prompts）相结合，为编辑内容提供更详细的描述，显著提高编辑质量，尤其是在复杂场景下。例如，用户可以通过图像指定需要编辑的区域，并通过文本描述编辑的具体内容，从而实现更加精准的控制。
- 区域随机微分方程（Regional SDE）策略： 为了提升编辑的灵活性，DiffEditor提出了一种区域随机微分方程（SDE）策略。通过在编辑区域注入随机性，同时保持其他区域的内容一致性，实现更自然的编辑效果。
- 时间旅行策略： 为了进一步改善编辑质量，DiffEditor引入了时间旅行策略。该策略在单个扩散时间步内建立循环指导，通过这种方式精炼编辑效果，从而在保持内容一致性的同时，提升编辑的灵活性。
- 自动生成编辑掩码： DiffEditor能根据文本提示自动生成编辑掩码，高亮显示需要编辑的区域，避免了用户手动提供掩码的繁琐操作，显著提高了编辑效率。
技术原理：扩散模型的创新应用
DiffEditor的技术核心在于对扩散模型的创新应用。扩散模型是一种生成模型，其核心思想是通过逐步添加噪声将图像转换为纯噪声，然后再通过学习逆向过程，从噪声中逐步恢复出原始图像。
DiffEditor在扩散模型的基础上，引入了图像提示和文本提示，以及区域随机微分方程和时间旅行策略，从而实现了对图像进行细粒度编辑的能力。
- 随机微分方程（SDE）和普通微分方程（ODE）采样： DiffEditor结合了随机微分方程（SDE）和普通微分方程（ODE）采样，通过区域梯度引导和时间旅行策略进一步优化编辑效果。
应用场景：潜力无限
DiffEditor的应用场景十分广泛，涵盖了创意设计、广告制作、人像修复、风景照片优化等多个领域。
- 创意设计和广告制作： DiffEditor能够帮助设计师轻松实现复杂的图像合成和特效处理，从而提高创意设计的效率和质量。
- 人像修复和优化： DiffEditor能够智能识别并增强面部特征，使修复后的图像更加自然逼真。
- 风景照片优化： DiffEditor能够重点优化色彩和光影效果，提升整体视觉体验。
未来展望：AI赋能图像编辑的未来
DiffEditor的推出，标志着图像编辑领域正在迎来一场由人工智能驱动的变革。随着人工智能技术的不断发展，未来的图像编辑工具将更加智能化、自动化，能够帮助用户更加轻松地实现创意，提升工作效率。
北京大学深圳研究生院与腾讯PCG的研究团队表示，未来将继续深入研究扩散模型在图像编辑领域的应用，不断提升DiffEditor的性能和功能，为用户带来更好的图像编辑体验。
项目地址：
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2402.02583
参考文献：
- Song, J., Meng, C., & Ermon, S. (2020). Denoising diffusion implicit models. arXiv preprint arXiv:2002.02284.
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising diffusion probabilistic models. arXiv preprint arXiv:2006.11239.
（完）
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