SEED: A Benchmark Dataset for Sequential Facial Attribute Editing with Diffusion Models

📄 arXiv: 2506.00562v1 📥 PDF

作者: Yule Zhu, Ping Liu, Zhedong Zheng, Wei Liu

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-05-31

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SEED数据集以解决顺序面部属性编辑的挑战

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 顺序编辑 面部属性 扩散模型 数据集 高频线索 编辑检测 视觉分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在顺序面部属性编辑中面临编辑归属和检测鲁棒性的问题，缺乏大规模、精细注释的基准数据集。
  2. 本文提出SEED数据集，包含90,000多张面部图像，支持一至四个顺序属性的修改，旨在推动顺序编辑跟踪和分析研究。
  3. 通过FAITH模型的实验，展示了其在处理细微顺序变化方面的有效性，提供了对比多种频域方法的系统性比较结果。

📝 摘要（中文）

扩散模型最近使得在多种语义属性上进行精确且逼真的面部编辑成为可能。随着对逐步编辑序列分析和跟踪的需求增加，顺序编辑面临着编辑归属和检测鲁棒性等重大挑战。为此，本文提出了SEED，一个通过最先进的扩散模型构建的大规模顺序编辑面部数据集，包含超过90,000张面部图像，涵盖一至四个顺序属性修改，并提供详细的编辑序列、属性掩码和提示信息，促进对顺序编辑跟踪、视觉来源分析和操作鲁棒性评估的研究。此外，本文还提出了FAITH模型，利用高频线索增强对细微顺序变化的敏感性。实验表明，SEED为大规模研究渐进式扩散编辑提供了具有挑战性和灵活性的资源。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决顺序面部属性编辑中的编辑归属和检测鲁棒性问题。现有方法在处理逐步编辑序列时缺乏有效的基准数据集和分析工具，导致研究进展缓慢。

核心思路：论文提出了SEED数据集，利用最先进的扩散模型生成大规模的顺序编辑面部图像，并通过详细的注释支持顺序编辑的研究。FAITH模型则通过引入高频线索来增强对细微变化的敏感性。

技术框架：SEED数据集的构建流程包括使用多种扩散编辑管道（如LEdits、SDXL、SD3）生成图像，并为每张图像提供详细的编辑序列和属性掩码。FAITH模型则基于频率感知的变换器架构，专注于捕捉高频信息。

关键创新：SEED数据集的构建是一个重要创新，提供了一个专门针对顺序编辑的基准，填补了现有研究的空白。FAITH模型的设计使其在处理细微的顺序变化时表现出色，显著提升了编辑检测的准确性。

关键设计：FAITH模型的关键设计包括高频线索的引入，损失函数的优化，以及网络结构的调整，以提高对细微变化的敏感性和检测能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，FAITH模型在顺序编辑检测任务中相较于基线方法有显著提升，尤其在细微变化的捕捉上表现出更高的准确性，具体性能数据将在公开代码中提供。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和社交媒体等，能够为用户提供更为个性化和动态的面部编辑体验。未来，SEED数据集和FAITH模型可能推动面部编辑技术的进一步发展，提升人机交互的自然性和真实感。

📄 摘要（原文）

Diffusion models have recently enabled precise and photorealistic facial editing across a wide range of semantic attributes. Beyond single-step modifications, a growing class of applications now demands the ability to analyze and track sequences of progressive edits, such as stepwise changes to hair, makeup, or accessories. However, sequential editing introduces significant challenges in edit attribution and detection robustness, further complicated by the lack of large-scale, finely annotated benchmarks tailored explicitly for this task. We introduce SEED, a large-scale Sequentially Edited facE Dataset constructed via state-of-the-art diffusion models. SEED contains over 90,000 facial images with one to four sequential attribute modifications, generated using diverse diffusion-based editing pipelines (LEdits, SDXL, SD3). Each image is annotated with detailed edit sequences, attribute masks, and prompts, facilitating research on sequential edit tracking, visual provenance analysis, and manipulation robustness assessment. To benchmark this task, we propose FAITH, a frequency-aware transformer-based model that incorporates high-frequency cues to enhance sensitivity to subtle sequential changes. Comprehensive experiments, including systematic comparisons of multiple frequency-domain methods, demonstrate the effectiveness of FAITH and the unique challenges posed by SEED. SEED offers a challenging and flexible resource for studying progressive diffusion-based edits at scale. Dataset and code will be publicly released at: https://github.com/Zeus1037/SEED.