ICCV（International Conference on Computer Vision），即计算机视觉国际大会，是计算机视觉领域世界顶 级的学术会议，在国际上享有盛誉并具有广泛的学术影响力。近日，网易互娱AI Lab的一篇关于图像生成的学术论文被 ICCV 2023接收。该论文面向基于单张图像的图像编辑任务，给单张参考图像，即可把图中的物体或风格迁移至源图像，同时不改变源图像的整体结构。
论文标题：General Image-to-Image Translation with One-Shot Image Guidance
论文效果图：每组图片左上角是源图，左下角是参考图，右侧是生成结果图
论文概述
近年来，图像生成技术取得了很多关键性突破。特别是自从DALLE2、Stable Diffusion等大模型发布以来，文本生成图像技术逐渐成熟，高质量的图像生成有了广阔的实用场景。然而，对于已有图片的细化编辑依旧是一个难题。一方面，由于文本描述的局限性，现有的高质量文生图模型，只能利用文本对图片进行描述性的编辑，而对于某些具体效果，文本是难以描述的；另一方面，在实际应用场景中，图像细化编辑任务往往只有少量的参考图片，这让很多需要大量数据进行训练的方案，在少量数据，特别是只有一张参考图像的情况下，难以发挥作用。
为了解决现有问题，网易互娱AI Lab提出了一种通用的基于单样本图像引导的图像编辑技术——VCT（visual concept translator，视觉概念转换器）。给定一张源图像，VCT可以在只有一张参考图像的情况下，经过少量的优化步骤，即可将源图像的内容变成参考图像的风格或物体，同时不改变源图像的整体结构。
论文主体框架
基于一个预训练的文生图模型，VCT 的整体框架包括两个过程：内容-概念反演过程（Content-concept Inversion）和内容-概念融合过程（Content-concept Fusion）。其中，内容-概念反演过程通过两种不同的反演算法，分别学习和表示原图像的结构信息和参考图像的语义信息的隐向量；内容-概念融合过程则将结构信息和语义信息的隐向量进行融合，生成最后的结果。
VCT相较于以往的方案有以下优势：
（1）应用泛化性：与以往的基于图像引导的图像编辑任务相比，VCT不需要大量的数据进行训练，且生成质量和泛化性更好。其基于反演的思路，以在开放世界数据预训练好的高质量文生图模型为基础，实际应用时，只需要一张输入图和一张参考图就可以完成较好的图片编辑效果。
（2）视觉准确性：相较于近期文字编辑图像的方案，VCT利用图片进行参考引导。 图片参考相比于文字描述，可以更加准确地实现对图片的编辑。下图展示了在风格化任务上，与其它方案的对比结果：
效果对比1：第 一列是参考图，第二列是源图，最后一列是本文的结果
（3）不需要额外信息：相较于近期的一些需要添加额外控制信息（如：遮罩图或深度图）等方案来进行引导控制的方案，VCT直接从源图像和参考图像学习结构信息和语义信息来进行融合生成，下图是一些对比结果。其中，Paint-by-example通过提供一个源图像的遮罩图，来将对应的物体换成参考图的物体；Controlnet通过线稿图、深度图等控制生成的结果；而VCT则直接从源图像和参考图像，学习结构信息和内容信息融合成目标图像，不需要额外的限制。
网易互娱AI Lab
网易互娱AI Lab成立于2017年，隶属于网易互动娱乐事业群，是游戏行业领先的人工智能实验室。实验室致力于计算机视觉、语音和自然语言处理，以及强化学习等技术在游戏场景下的的研究和应用，旨在通过AI技术助力互娱旗下热门游戏及产品的技术升级，目前技术已应用于网易互娱旗下多款热门游戏，如《梦幻西游》、《哈利波特：魔法觉醒》、《阴阳师》、《大话西游》等等。