Diffusion Handles: Enabling 3D Edits for Diffusion Models by Lifting Activations to 3D
作者: Karran Pandey, Paul Guerrero, Matheus Gadelha, Yannick Hold-Geoffroy, Karan Singh, Niloy Mitra
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2023-12-02 (更新: 2023-12-06)
备注: Project Webpage: https://diffusionhandles.github.io/
💡 一句话要点
Diffusion Handles：通过将激活提升到3D空间实现扩散模型的三维编辑
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 扩散模型 三维编辑 图像编辑 深度估计 生成模型
📋 核心要点
- 现有生成图像编辑方法在三维编辑和保持物体身份方面存在不足，难以生成具有复杂三维效果的逼真图像。
- Diffusion Handles 通过将扩散激活提升到三维空间，进行三维变换，再投影回图像空间，从而实现对图像的三维编辑。
- 实验结果表明，Diffusion Handles 在三维编辑和身份控制方面优于现有技术，能够生成更合理、更逼真的编辑图像。
📝 摘要（中文）
Diffusion Handles 是一种在扩散图像上实现三维物体编辑的新方法。它利用现有的预训练扩散模型和二维图像深度估计来实现编辑，无需任何微调或三维物体检索。编辑后的结果保持了真实感和照片级质量，并保留了物体的身份。Diffusion Handles 解决了生成图像创意设计中一个关键缺失的方面，并显著提升了生成图像编辑的水平。其核心思想是使用代理深度将物体的扩散激活提升到三维空间，对深度和相关的激活进行三维变换，然后将它们投影回图像空间。将扩散过程应用于经过操纵的激活，并进行身份控制，可以生成逼真的编辑图像，显示复杂的三维遮挡和光照效果。通过大型合成数据基准进行定量评估，并通过用户研究进行定性评估，结果表明 Diffusion Handles 的输出比现有技术更合理，在三维编辑和身份控制方面都更好。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决扩散模型在图像编辑中缺乏对三维结构的理解和控制的问题。现有的基于扩散模型的图像编辑方法通常在2D图像空间进行操作，难以处理复杂的三维遮挡和光照效果，并且在编辑过程中容易破坏物体的原始身份。
核心思路：论文的核心思路是将扩散模型中的激活信息提升到三维空间，利用三维变换来控制编辑过程，然后再将修改后的激活信息投影回二维图像空间。通过在三维空间中进行操作，可以更好地处理三维结构和遮挡关系，从而生成更逼真、更可控的编辑结果。
技术框架：Diffusion Handles 的整体流程如下：1) 使用预训练的扩散模型对输入图像进行编码，得到扩散激活；2) 使用深度估计模型估计输入图像的深度图，作为三维提升的代理；3) 将扩散激活和深度图提升到三维空间，构建三维表示；4) 在三维空间中对激活进行变换，实现编辑操作；5) 将变换后的激活投影回二维图像空间；6) 使用扩散模型对修改后的激活进行解码，生成编辑后的图像。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将扩散模型的激活信息提升到三维空间进行编辑。这种方法能够更好地利用三维信息，从而实现更精确、更逼真的编辑效果。与现有方法相比，Diffusion Handles 不需要对扩散模型进行微调，也不需要进行三维物体检索，具有更高的效率和灵活性。
关键设计：在三维提升过程中，论文使用深度估计模型生成的深度图作为代理几何信息。为了保证编辑后的图像与原始图像的身份一致性，论文在扩散解码过程中引入了身份控制机制。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述，例如深度估计模型的选择、三维变换的具体方式、以及身份控制的实现方法。
📊 实验亮点
论文通过在大型合成数据集上进行定量评估，证明了 Diffusion Handles 在三维编辑和身份控制方面的优越性。用户研究表明，Diffusion Handles 生成的图像比现有技术更合理、更逼真。具体而言，Diffusion Handles 在三维编辑的准确性和身份保持方面均取得了显著提升，用户更倾向于认为 Diffusion Handles 的输出结果更符合预期。
🎯 应用场景
Diffusion Handles 可应用于各种图像编辑场景，例如虚拟现实内容创作、游戏开发、产品设计等。它可以帮助用户轻松地对图像中的三维物体进行编辑和修改，从而创造出更具创意和表现力的视觉内容。该研究的未来影响在于推动生成图像编辑技术的发展，并为用户提供更强大、更易用的图像编辑工具。
📄 摘要（原文）
Diffusion Handles is a novel approach to enabling 3D object edits on diffusion images. We accomplish these edits using existing pre-trained diffusion models, and 2D image depth estimation, without any fine-tuning or 3D object retrieval. The edited results remain plausible, photo-real, and preserve object identity. Diffusion Handles address a critically missing facet of generative image based creative design, and significantly advance the state-of-the-art in generative image editing. Our key insight is to lift diffusion activations for an object to 3D using a proxy depth, 3D-transform the depth and associated activations, and project them back to image space. The diffusion process applied to the manipulated activations with identity control, produces plausible edited images showing complex 3D occlusion and lighting effects. We evaluate Diffusion Handles: quantitatively, on a large synthetic data benchmark; and qualitatively by a user study, showing our output to be more plausible, and better than prior art at both, 3D editing and identity control. Project Webpage: https://diffusionhandles.github.io/