新型图像编辑框架Differential Diffusion：精确地控制图像的编辑过程

来自特拉维夫大学、赖希曼大学的研究人员推出新型图像编辑框架Differential Diffusion，此框架的核心特点是能够让用户对图像的每个像素或区域进行不同程度的编辑，这在以往的图像编辑技术中是很难实现的。

通过结合文本提示和change map，用户可以对图像进行非常精细的编辑。不仅可以决定哪些区域需要改变，还能控制这些改变的强度和范围。 这种方法扩展了图像编辑和生成的能力，不再局限于对整个图像或大块区域的统一编辑。现在，用户可以实现更加复杂和具有层次感的编辑效果，如逐渐过渡、局部强化或削弱某些特征，甚至根据需要对每个小区域或像素进行定制化调整。

主要功能：

1. 精确控制编辑强度：用户可以为图像的每个像素指定一个编辑强度值，这意味着可以非常细致地调整图像的特定部分，比如只增强某个物体的亮度，而不影响其他区域。
2. 渐进式编辑过程：这个框架能够模拟自然现象的发展过程，例如火灾的蔓延。用户可以指定火势在图像中的扩散方式，从而创造出逼真的动态效果。
3. 无缝融合：在编辑过程中，不同编辑强度的区域可以平滑过渡，避免了生硬的边缘和不自然的过渡，使得编辑结果更加自然和真实。

主要特点：

1. “change map”概念：这是一种新的图像编辑工具，它允许用户创建一个映射，其中每个像素都有一个与之关联的编辑强度值。这种映射可以是二维的，覆盖整个图像，使得编辑过程更加直观和可控。
2. 无需训练或微调：这个框架可以直接应用于现有的扩散模型，无需对模型进行额外的训练或微调。这大大简化了使用过程，降低了技术门槛。
3. 资源需求小：在推理阶段，这个框架对内存和计算资源的需求增加很小，这意味着它可以在资源有限的环境中运行，如个人电脑或移动设备。

工作原理：

1. 潜在空间编辑：在图像的潜在空间中，每个像素都被映射到一个低维的表示。在这个空间中，编辑过程通过逐步减少噪声来实现，这个过程被称为扩散过程。通过控制不同区域的噪声水平，可以精确地控制编辑效果。
2. 迭代构建图像：在扩散过程中，框架会根据change map中的强度值，决定每个区域在哪个时间步开始编辑。这个过程是迭代的，每一步都会产生一个中间图像，最终通过这些中间图像构建出最终的编辑结果。
3. “Strength Fan”工具：这是一个可视化工具，它通过将图像分割成多个区域，并在每个区域应用不同的编辑强度，来展示不同强度设置的效果。这帮助用户直观地理解和调整编辑强度，找到最佳的编辑效果。

名词解释：

• Change Map（变化图）：Change Map是一种二维图像，它定义了原始图像中每个像素或区域应该发生多大程度的变化。在Differential Diffusion框架中，Change Map的每个像素值代表了对应原始图像区域的编辑强度。值越高，表示该区域的变化越强烈；值越低，表示变化越微妙或保持不变。这种映射允许用户精细控制编辑过程，例如，可以在图像的某个特定区域增加细节，而在其他区域保持原样。

• Soft-Inpainting（软填充）：Soft-Inpainting是一种图像编辑技术，它允许用户在图像的特定区域进行编辑，同时平滑地调整周围区域以实现无缝融合。这种技术特别适用于需要在保持图像整体一致性的同时，对局部内容进行修改的场景。例如，如果用户想要在一幅风景画中添加一棵树，Soft-Inpainting可以确保树与周围的环境（如天空、草地）自然地融为一体，而不是突兀地出现。

• Strength Fan（强度扇）：Strength Fan是一个可视化工具，它帮助用户探索和比较不同编辑强度对图像的影响。这个工具通过创建一系列图像，每张图像都应用了不同强度的编辑，从而形成一个“扇形”的视觉效果。用户可以通过观察这些图像，直观地看到从无变化到完全变化的过渡效果。这使得用户能够更容易地选择最适合他们需求的编辑强度，而无需通过试错来猜测每种强度的实际效果。

让我们通过一个具体的例子来解释Differential Diffusion框架的工作原理：

例子：在一幅森林图像中添加一条小溪

1.准备阶段：

• 用户首先选择一幅森林的图像作为编辑的基础。

• 然后，用户创建一个Change Map，这个映射定义了小溪应该出现的位置和宽度。在Change Map中，小溪所在区域的像素值会设置得较高，表示这些区域需要较大的变化，而森林区域的像素值则设置得较低或为零，表示保持不变。

2.编辑过程

• 在Differential Diffusion的推理阶段，框架会读取原始图像和Change Map。

• 框架首先将原始图像编码到潜在空间（latent space），这是一个低维表示，其中每个像素都被转换成一个向量。

• 接下来，框架会根据Change Map中的值，决定在潜在空间中哪些区域应该首先开始扩散过程。小溪区域的像素会较早开始扩散，而森林区域的像素则较晚开始或不开始。

• 通过迭代过程，框架逐步减少潜在空间中的噪声，同时根据Change Map的指导，将小溪区域的像素向小溪的特征转换，而保持森林区域的像素不变或变化较小。

3.Soft-Inpainting：

• 在小溪区域的编辑过程中，为了确保小溪与周围的森林自然融合，框架会应用Soft-Inpainting技术。这意味着在小溪与森林的交界处，框架会平滑地过渡像素值，避免出现明显的边缘。

4.Strength Fan：

• 在编辑过程中，用户可能不确定小溪的强度应该设置为多少。为了帮助用户做出决定，框架可以生成一个Strength Fan，展示从小溪强度最低到最高时的一系列图像。

• 用户可以通过观察这些图像，选择一个看起来最自然、最符合预期的强度值。

5.最终结果：

• 经过一系列迭代后，框架会生成最终的编辑图像。在这张图像中，小溪自然地融入了森林场景，同时保持了原始图像的整体美感和一致性。

通过这个例子，我们可以看到Differential Diffusion框架如何通过精确控制编辑强度、平滑融合以及直观的强度选择工具，来实现复杂的图像编辑任务。

应用场景：

• 艺术创作：艺术家可以利用这个框架创造出具有复杂细节和渐变效果的作品。

• 照片修复：修复旧照片或损坏的图像时，可以精细地调整修复区域，使其与周围环境无缝融合。

• 视觉效果制作：在电影或游戏的视觉效果制作中，可以用于创建逼真的特效场景。

• 用户自定义内容：用户可以根据自己的喜好，对图像进行个性化的编辑和创作。