放下你的PhotoShop！无限图像编辑已开源！

0. 笔者个人体会

最近文本到图像的工作很火，生成的图像也非常真实。但还有个问题，现有工作效率比较低，往往只能接受一次text指令，再修改就要重新输入text重新生成，可能会影响原本的语义信息，这样导出的图像和最初图像可能差距甚远。

今天笔者将为大家分享一项最新开源的工作LEDITS++，可以一次输入无限多的编辑指令，一次性生成真实图像！而且LEDITS++是无参数方案，不需要微调和优化。不得不感慨AI发展之迅速，距离人们真实生活也越来越近了。

下面一起来阅读一下这项工作，文末附论文和代码链接~

1. 效果展示

先看一下具体效果，输入具体指令就可以直接产生对应效果。PS要想在几十秒内达到同等效果应该是有点困难。

LEDITS++很强调编辑前后的图像一致性，也就是仅修改图像的相关区域，保持原始图像的语义信息。这里也推荐工坊推出的新课程《彻底搞懂视觉-惯性SLAM：VINS-Fusion原理精讲与源码剖析》。

代码已经开源了，官方主页也开放了交互式demo，感兴趣的读者可以上传自己的图像和文本指令尝鲜一下效果。

2. 具体原理是什么？

LEDITS++可以分为三个部分：（1）有效的图像反转；（3）多功能文本编辑；（3）图像变化的语义基础。

我们知道扩散模型生成图像是通过反转采样来进行的，重点是识别噪声。LEDITS++从DDPM反演中提取特征，并提出一种有效的反演方法，大大减少所需的步骤，同时降低重建误差。当将反向扩散过程公式化为SDE时，DDPM可以被视为一阶SDE解算器。使用高阶微分方程解算器可以更有效地解算，因此作者推导出一种新的更快威廉希尔官方网站 ------DPM-solver++反演。

在创建重建序列之后，可以通过一组编辑指令操纵噪声来编辑图像。根据有条件和无条件估计，作者分别设计了一个专门的引导项，既反映了编辑的方向，又最大化了对所需编辑效果的细粒度控制。

最后，LEDITS++还包括一个Mask项，由交叉注意层生成的Mask和噪声估计导出的Mask取交集计算得到。Mask可以捕捉与编辑概念相关的图像区域，对于多次编辑特别有效。这里也推荐工坊推出的新课程《彻底搞懂视觉-惯性SLAM：VINS-Fusion原理精讲与源码剖析》。

3. 和其他SOTA方法对比如何？

不同编辑方法的指令对齐和图像相似度权衡的比较，侧重CLIP得分(越高越好)与LPIPS相似度(越低越好)，也就是图中越靠近左上角效果越好。