北大团队用Diffusion升级DragGAN，泛化更强生成质量更高，点一点「大山拔地而起」
DragonDiffusion来了
明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
北大团队最新工作，用扩散模型也能实现拖拉拽P图！
点一点，就能让雪山长个儿：
或者让太阳升起：
这就是DragonDiffusion，由北京大学张健老师团队VILLA（Visual-Information Intelligent Learning LAB），依托北京大学深圳研究生院-兔展智能AIGC联合实验室，联合腾讯ARC Lab共同带来。
它可以被理解为DragGAN的变种。
DragGAN如今GitHub Star量已经超过3w，它的底层模型基于GAN（生成对抗网络）。
一直以来，GAN在泛化能力和生成图像质量上都有短板。
而这刚好是扩散模型（Diffusion Model）的长处。
所以张健老师团队就将DragGAN范式推广到了Diffusion模型上。
该成果发布时登上知乎热榜。
有人评价说，这解决了Stable Diffusion生成图片中部分残缺的问题，可以很好进行控制重绘。
让狮子在照片中转头
Dragon Diffusion能带来的效果还包括改变车头形状：
让沙发逐渐变长：
再或者是手动瘦脸：
也能替换照片中的物体，比如把甜甜圈放到另一张图片里：
或者是给狮子转转头：
该方法框架中包括两个分支，引导分支（guidance branch）和生成分支（generation branch）。
首先，待编辑图像
通过Diffusion的逆过程，找到该图像在扩散隐空间中的表示，作为两个分支的输入。
其中，引导分支会对原图像进行重建，重建过程中将原图像中的信息注入下方的生成分支。
生成分支的作用是引导信息对原图像进行编辑，同时保持主要内容与原图一致。
根据扩散模型中间特征具有强对应关系，DragonDiffusion在每一个扩散迭补中，将两个分支的隐变量
通过相同的UNet去噪器转换到特征域。
然后利用两个mask，
和
区域。标定拖动内容在原图像和编辑后图像中的位置，然后约束的内容出现在区域。
论文通过cosin距离来度量两个区域的相似度，并对相似度进行归一化：
除了约束编辑后的内容变化，还应该保持其他未编辑区域与原图的一致性。这里也同样通过对应区域的相似度进行约束。最终，总损失函数设计为：
在编辑信息的注入方面，论文通过score-based Diffusion将有条件的扩散过程视为一个联合的score function：
将编辑信号通过基于特征强对应关系的score function转化为梯度，对扩散过程中的隐变量
进行更新。
为了兼顾语义和图形上的对齐，作者在这个引导策略的基础上引入了多尺度引导对齐设计。
此外，为了进一步保证编辑结果和原图的一致性，DragonDiffusion方法中设计了一种跨分支的自注意力机制。
具体做法是利用引导分支自注意力模块中的Key和Value替换生成分支自注意力模块中的Key和Value，以此来实现特征层面的参考信息注入。
最终，论文提出的方法，凭借其高效的设计，为生成的图像和真实图像提供了多种编辑模式。
这包括在图像中移动物体、调整物体大小、替换物体外观和图像内容拖动。
在该方法中，所有的内容编辑和保存信号都来自图像本身，无需任何微调或训练附加模块，这能简化编辑过程。
研究人员在实验中发现，神经网络第一层太浅，无法准确重建图像。但如果到第四层重建又会太深，效果同样很差。在第二/三层的效果最佳。
相较于其他方法，Dragon Diffusion的消除效果也表现更好。
来自北大张健团队等
该成果由北京大学张健团队、腾讯ARC Lab和北京大学深圳研究生院-兔展智能AIGC联合实验室共同带来。
张健老师团队曾主导开发T2I-Adapter，能够对扩散模型生成内容进行精准控制。
在GitHub上揽星超2k。
该技术已被Stable Diffusion官方使用，作为涂鸦生图工具Stable Doodle的核心控制技术。
兔展智能联手北大深研院建立的AIGC联合实验室，近期在图像编辑生成、法律AI产品等多个领域取得突破性技术成果。
就在几周前，北大-兔展AIGC联合实验室就推出了登上知乎热搜第一的的大语言模型产品ChatLaw，在全网带来千万曝光同时，也引发了一轮社会讨论。
联合实验室将聚焦以CV为核心的多模态大模型，在语言领域继续深挖ChatLaw背后的ChatKnowledge大模型，解决法律金融等垂直领域防幻觉，可私有化、数据安全问题。
据悉，实验室近期还会推出原创对标Stable Diffusion的大模型。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2307.02421
项目主页：
https://mc-e.github.io/project/DragonDiffusion/
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