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S编辑：基于文本指导的图像编辑，实现精准语义和空间控制
1211212312
XudongLiuZikunChenRuoweiJiangZiyiWuKejiaYinHanZhaoParhamAarabi
IgorGilitschenski2
Abstract1.介绍
近年来，生成模型领域取得了显著进展，技术如生成
最近扩散模型的进展使高质量生成和文本
对抗网络（GANs）(Goodfellowetal.,2014;Karras
引导的图像操作成为可能，同时也实现了
etal.,2019;2020;2021)和扩散模型(Sohl-Dickstein
从图像中学习概念的功能。然而，现有方
etal.,2015;Sahariaetal.,2022;Rameshetal.,2022;
法直接应用于需要细粒度控制的编辑任务
本（如例如、面部编辑）时，常常会导致次Rombachetal.,2022)能够合成逼真的图像。这些
译优解，在编辑过程中丢失身份信息和高频进步激发了在图像编辑领域的重大兴趣，这是一个
高度实用且多才多艺的领域。在其多种设置中，文
中细节，或者由于纠缠的概念而导致无关图
本引导的编辑因其用户友好的界面而脱颖而出，因
1像区域被改变。在本研究中，我们提出了
v为它接受自然语言作为输入。
4SEdit，这是一种基于预训练的文本到图
8像扩散模型的新方法，可以实现具有精确早期在这个领域的研究方法通常是从零开始在配对
5
4语义和空间控制的个性化编辑。首先，我的图像-文本数据上训练GANs(Dongetal.,2017;Li
0.们将模型进行微调以将身份信息嵌入可学etal.,2020;Nametal.,2018)，这需要昂贵的标注。
7习的文本标记中。在微调过程中，我们通后来的方法探索了预训练模型（如CLIP）(Radford
0
5过在文本特征空间施加正交性约束来分离etal.,2021)的潜在空间，这些模型能够对齐文本
2
:学到的身份令牌与待编辑的属性。为了确和图像特征。然而，GAN仍然在相对较小的数据
v
i保身份令牌仅影响感兴趣的区域，我们应集上进行训练，导致其潜在空间容量有限。它们有
x
r用对象掩码来引导交叉注意力图。推理时，时难以忠实地表示分布尾部的真实世界物体，并且
a
我们的方法执行局部编辑，并忠实保留原无法泛化到未见过的文本提示。大规模预训练的文
始身份，同时使用语义上独立且空间聚焦本转图像扩散模型(Sahariaetal.,2022;Rombach
的学习身份令牌。广泛的实验表明，在定etal.,2022
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