模型信息
【模型公司】 OpenAI
【模型名称】 gpt-4-0125-preview
【摘要评分】 ★★★★★
文章摘要
【关 键 词】 图像编辑、扩散模型、综述文章、方法分类、性能评估
中科院联合Adobe和苹果公司的研究人员发布了一篇关于图像编辑中扩散模型的重磅综述。这篇综述全文长达26页，包含1.5万余词，涵盖了297篇文献，全面研究了图像编辑的各种前沿方法，并提出了全新的benchmark，为研究者提供了便捷的学习参考工具。
综述从理论和实践层面详尽总结了使用扩散模型进行图像编辑的现有方法。作者从学习策略、输入条件等多个角度对相关成果进行分类，并展开了深入分析。为了进一步评估模型性能，作者还提出了一个测评基准，并展望了未来研究的一些潜在方向。
在图像编辑的分类方面，扩散模型相比之前占主导地位的生成对抗网络（GANs），具有更强的可控性。图像编辑涉及对现有图像外观、结构或内容的修改，包括添加对象、替换背景和改变纹理等任务。作者根据学习策略将图像编辑论文分为三个主要组别：基于训练的方法、测试时微调方法和无需训练和微调的方法。
在图像编辑的实现方式方面，基于训练的方法在各种编辑任务中表现可靠。测试时微调的方法带来了精确性和可控制性的重要提升。而无需训练和微调的方法因其快速且成本低而受到关注。
作者还提出了全新的测试基准EditEval，包括一个50张高质量图像的数据集，且每张图像都附有文本提示，可以评估模型在7个常见编辑任务的性能。此外，作者还提出了LMM分数，利用多模态大模型（LMMs）评估不同任务上的编辑性能，并进行了真人用户研究以纳入主观评估。
最后，作者指出了在使用扩散模型进行图像编辑方面存在的挑战和未来方向，包括减少模型推理步骤、提高模型效率、复杂对象结构编辑、复杂的光照和阴影编辑、图像编辑模型的泛化性以及可靠的评估指标。
这篇综述不仅为图像编辑领域的研究者提供了宝贵的资源，也为未来的研究方向指明了方向。更多详细信息和资源库可在GitHub上查看。
原文信息
【原文链接】 阅读原文
【阅读预估】 3069 / 13分钟
【原文作者】 量子位
【作者简介】 追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破
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