Animalbooth: multimodal feature enhancement for animal subject personalization

📄 arXiv: 2509.16702v1 📥 PDF

作者: Chen Liu, Haitao Wu, Kafeng Wang, Xiaowang Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-20

💡 一句话要点

AnimalBooth：通过多模态特征增强实现动物主题个性化图像生成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动物图像生成 个性化生成 多模态特征增强 跨域对齐 扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有动物图像个性化生成方法在跨域特征对齐方面存在不足，导致生成图像的身份信息与输入不一致，出现身份漂移现象。
  2. AnimalBooth通过Animal Net和自适应注意力模块增强身份保持，并利用频率控制特征集成模块指导扩散过程，实现由粗到精的图像生成。
  3. 实验结果表明，AnimalBooth在身份保真度和感知质量方面均优于现有方法，并在新构建的AnimalBench数据集上取得了显著提升。

📝 摘要（中文）

个性化动物图像生成面临着外观线索丰富和形态变异性大的挑战。现有方法常表现出跨域特征不对齐，导致身份漂移。本文提出了AnimalBooth框架，通过Animal Net和自适应注意力模块来加强身份保持，缓解跨域对齐误差。此外，引入了频率控制特征集成模块，在潜在空间应用离散余弦变换滤波来指导扩散过程，实现从全局结构到细节纹理的由粗到精的演进。为了促进该领域的研究，我们整理了一个用于动物个性化的高分辨率数据集AnimalBench。大量实验表明，AnimalBooth在多个基准测试中始终优于强大的基线，并提高了身份保真度和感知质量。

🔬 方法详解

问题定义：个性化动物图像生成旨在根据给定的参考图像生成具有特定动物个体特征的图像。现有方法在处理动物图像时，由于动物种类繁多、形态各异，容易出现跨域特征不对齐的问题，导致生成的图像与参考图像在身份信息上存在偏差，即身份漂移现象。现有方法难以同时兼顾全局结构和细节纹理的生成。

核心思路：AnimalBooth的核心思路是通过多模态特征增强来提升身份保持能力，并利用频率控制的特征集成模块来指导图像生成过程，从而实现高质量的个性化动物图像生成。具体来说，Animal Net和自适应注意力模块用于增强身份特征的提取和对齐，而频率控制特征集成模块则用于控制生成过程中全局结构和细节纹理的生成顺序。

技术框架：AnimalBooth框架主要包含以下几个模块： 1. Animal Net：用于提取动物图像的身份特征。 2. 自适应注意力模块：用于对齐不同域之间的特征。 3. 频率控制特征集成模块：在潜在空间应用离散余弦变换滤波，控制生成过程中全局结构和细节纹理的生成顺序。 4. 扩散模型：用于生成最终的图像。

关键创新：AnimalBooth的关键创新在于以下几个方面： 1. 提出了Animal Net，专门用于提取动物图像的身份特征。 2. 引入了自适应注意力模块，有效缓解了跨域特征不对齐的问题。 3. 设计了频率控制特征集成模块，实现了由粗到精的图像生成过程，更好地控制了全局结构和细节纹理的生成。

关键设计： 1. Animal Net结构：具体网络结构未知，但推测可能采用了针对动物特征设计的卷积神经网络或Transformer结构。 2. 自适应注意力模块：具体实现方式未知，但推测可能采用了类似于Transformer中的自注意力机制，用于对齐不同域之间的特征。 3. 频率控制特征集成模块：在潜在空间应用离散余弦变换（DCT）滤波，通过控制DCT系数的保留数量来控制生成过程中全局结构和细节纹理的生成顺序。低频系数对应全局结构，高频系数对应细节纹理。 4. 损失函数：具体损失函数未知，但推测可能包括身份损失、感知损失等，用于保证生成图像的身份保真度和感知质量。

📊 实验亮点

AnimalBooth在多个基准测试中始终优于强大的基线方法，显著提高了身份保真度和感知质量。此外，论文还构建了一个高分辨率动物个性化数据集AnimalBench，为该领域的研究提供了重要资源。具体的性能提升数据未知，但摘要强调了其一致性和显著性。

🎯 应用场景

AnimalBooth技术可应用于宠物社交、虚拟宠物定制、动物主题内容创作等领域。该研究能够提升动物图像生成的真实感和个性化程度，为用户提供更丰富的互动体验。未来，该技术有望扩展到其他生物物种的个性化图像生成，并应用于生物研究、教育等领域。

📄 摘要（原文）

Personalized animal image generation is challenging due to rich appearance cues and large morphological variability. Existing approaches often exhibit feature misalignment across domains, which leads to identity drift. We present AnimalBooth, a framework that strengthens identity preservation with an Animal Net and an adaptive attention module, mitigating cross domain alignment errors. We further introduce a frequency controlled feature integration module that applies Discrete Cosine Transform filtering in the latent space to guide the diffusion process, enabling a coarse to fine progression from global structure to detailed texture. To advance research in this area, we curate AnimalBench, a high resolution dataset for animal personalization. Extensive experiments show that AnimalBooth consistently outperforms strong baselines on multiple benchmarks and improves both identity fidelity and perceptual quality.