PhotoDoodle – 字节联合新加坡国立大学等推出的艺术化图像编辑框架

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PhotoDoodle是什么

PhotoDoodle是新加坡国立大学、上海交通大学、北京邮电大学、字节跳动和Tiamat团队联合推出的艺术化图像编辑框架,基于少量样本学习艺术家的独特风格,实现照片涂鸦(photo doodling)。PhotoDoodle用两阶段训练策略:基于大规模数据预训练通用图像编辑模型OmniEditor,用少量艺术家策划的前后图像对进行微调,捕捉特定的编辑风格。PhotoDoodle引入位置编码重用机制和无噪声条件范式,确保生成结果与背景的无缝融合和一致性。PhotoDoodle推出包含6种风格和300多个样本的高质量数据集,为相关研究提供基准。

PhotoDoodle – 字节联合新加坡国立大学等推出的艺术化图像编辑框架

PhotoDoodle的主要功能

  • 艺术风格学习与复现:从少量艺术家提供的样本中学习独特的编辑风格,应用于新的图像编辑任务中。
  • 装饰性元素生成:支持在照片上添加装饰性元素(如手绘线条、色彩块、装饰图案等),确保这些元素与背景无缝融合。
  • 保持背景一致性:在编辑过程中,严格保留原始照片的背景内容,避免背景失真或风格被破坏。
  • 指令驱动的编辑:基于自然语言指令控制图像编辑内容,实现精准的局部修改和风格化处理。
  • 高效风格定制:借助低秩适应(LoRA)技术,仅需30-50对样本即可快速适配不同艺术家的风格,降低训练成本。

PhotoDoodle的技术原理

  • OmniEditor预训练:用大规模图像编辑数据集对预训练的DiT模型进行微调,将其转化为通用图像编辑器(OmniEditor)。引入位置编码克隆机制(Positional Encoding Cloning)和无噪声条件范式(Noise-free Conditioning),确保编辑过程中的空间一致性和背景保留。基于多模态注意力机制(MMA)结合文本指令和图像条件,实现精准的图像编辑。
  • EditLoRA微调:在预训练的OmniEditor基础上,用少量艺术家提供的前后图像对进行低秩适应(LoRA)微调。基于低秩分解矩阵适应性调整模型权重,捕捉特定艺术家的编辑风格,同时保留预训练模型的通用能力。
  • 位置编码克隆机制:在源图像和目标图像之间共享相同的位置编码,确保生成结果的空间一致性,避免背景与装饰元素之间的错位。
  • 无噪声条件范式:在生成过程中保留源图像的无噪声条件,防止背景内容在迭代去噪过程中被破坏,保持原始图像的细节和纹理。
  • 条件流匹配损失函数:优化条件流匹配损失函数,指导模型学习从噪声到目标图像的生成路径,进一步提升编辑效果。

PhotoDoodle的项目地址

  • GitHub仓库:https://github.com/showlab/PhotoDoodle
  • HuggingFace模型库:https://huggingface.co/nicolaus-huang/PhotoDoodle
  • arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2502.14397

PhotoDoodle的应用场景

  • 数字艺术创作:为照片添加艺术风格,快速生成创意作品。
  • 商业设计:快速生成符合品牌风格的设计图像,提升设计效率。
  • 社交媒体:为个人照片添加装饰效果,增强分享内容的吸引力。
  • 艺术教育:辅助教学,帮助学生理解和实践不同艺术风格。
  • 娱乐互动:实时生成艺术化图像,增强互动体验。
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