图像生成和编辑任务在计算机视觉领域中具有广泛的应用，如图像合成、风格迁移、图像修复等。然而，现有的解决方案通常针对特定任务设计，缺乏一个统一的框架来处理多种图像级任务。香港大学和Adobe Research的研究人员提出了 UniReal，这是一个旨在解决各种图像生成和编辑任务的统一框架。UniReal通过学习现实世界中的动态变化，能够在单一模型中支持广泛的输入输出配置，并生成高度真实的结果。这个框架不仅能够处理基本的图像编辑，如添加、移除对象或改变属性，还能够处理更复杂的任务，如图像定制、合成和多对象插入。
例如，我们有一张图片，上面有一个玩具熊（IMG1），我们想要将这个玩具熊放在一张新图片中的草地上，并且让草地上有一只狗（IMG2）在奔跑。使用UniReal，我们可以通过提供一个文本提示（"The dog from IMG1 is running after the toy of IMG2 on the road."），来生成一张新的图片，其中包含了IMG1中的玩具熊和IMG2中的狗，并且它们都位于一个统一的场景中。
UniReal的核心思想
UniReal的核心思想是将图像级任务视为不连续的视频生成。具体来说，UniReal将不同数量的输入和输出图像视为帧，从而无缝支持多种图像生成和编辑任务，包括但不限于：
- 图像生成：从零开始生成全新的图像。
- 图像编辑：对现有图像进行修改，如去除或添加对象。
- 定制化生成：根据用户提供的条件生成特定类型的图像。
- 图像合成：将多个图像元素组合成一个新的图像。
通过这种视角，UniReal能够在一个统一的框架下处理不同的任务，而无需为每个任务单独设计模型。
方法概述
- 视频作为通用监督源：尽管UniReal主要用于图像级任务，但研究人员利用视频作为通用的监督来源。视频提供了丰富的时空信息，能够捕捉物体的运动、姿势变化、阴影和反射等复杂的视觉现象。通过从大规模视频数据中学习世界动态，UniReal能够在处理这些复杂场景时表现出色。
- 帧间一致性和变化的平衡：UniReal借鉴了最近视频生成模型的成功经验，特别强调在输入和输出之间保持一致性，同时捕捉视觉变化。对于图像生成任务，这意味着生成的图像不仅要与输入图像保持一致，还要能够合理地反映视觉上的变化，如光照、角度或物体状态的变化。
- 多帧输入与输出：UniReal可以处理不同数量的输入和输出图像，这使得它能够灵活应对各种任务。例如，在图像编辑任务中，输入可能是单张图像及其编辑后的目标区域；而在图像合成任务中，输入可能是多张图像，输出则是它们的组合结果。通过将这些任务视为不连续的视频帧，UniReal能够在统一的框架下处理它们。
- 新兴应用的支持：除了传统的图像生成和编辑任务，UniReal还展示了在新兴应用中的潜力。例如，它可以用于虚拟试衣、场景重建、动态物体交互等任务，这些任务需要模型不仅生成静态图像，还要能够处理复杂的动态变化。
实验结果与优势
- 处理复杂视觉现象的能力：实验表明，UniReal在处理阴影、反射、姿势变化和物体互动等方面表现出色。这得益于其从大规模视频数据中学习到的世界动态知识，使得生成的图像更加真实和自然。
- 跨任务的泛化能力：UniReal的一个重要优势在于其跨任务的泛化能力。由于它采用了一个统一的框架，因此能够在不同的图像生成和编辑任务之间共享知识，减少了为每个任务单独训练模型的需求。
- 高质量的生成结果：在多个基准测试中，UniReal生成的图像质量优于现有的专用模型。特别是在涉及复杂场景的任务中，UniReal能够生成更加逼真和连贯的图像。
- 新兴应用的潜力：除了传统的图像生成和编辑任务，UniReal还在一些新兴应用中展示了潜力。例如，它可以用于虚拟试衣、场景重建等任务，这些任务需要模型不仅生成静态图像，还要能够处理复杂的动态变化。
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