不会PS没关系,AI拼图技术已能以假乱真

王林
Libérer: 2023-04-04 12:15:01
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话说这两年,“文字生成图像的扩散模型”着实大火了一把,DALL·E 2和Imagen都是基于此开发出来的应用。

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

这是一份看似平平无奇的日式便当。

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但你敢信,其实每一格食物都是P上去的,而且原图还是酱婶儿的:

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△直接抠图贴上去,效果一眼假

背后操作者并不是什么PS大佬,而是一只AI,名字很直白:拼图扩散(Collage Diffusion)。

随便找几张小图拿给它,AI就能自己看懂图片内容,再把各元素非常自然地拼成一张大图——完全不存在一眼假。

其效果惊艳了不少网友。

甚至还有PS爱好者直呼道:

这简直是个天赐之物……希望很快能在Automatic1111( Stable Diffusion用户常用的网络UI,也有集成在PS中的插件版)中看到它。

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为什么效果这么自然?

实际上,此AI生成的“日式便当”还有好几个生成版本——都很自然有木有。

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至于为啥还有多种版本?问就是因为用户还能自定义,在总体不变得太离谱的前提下,他们可以微调各种细节。

除了“日式便当”,它还有不少出色的作品。

比如,这是拿给AI的素材,P图痕迹明显:

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这是AI拼好的图,反正我愣是没看出什么P图痕迹:

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话说这两年,“文字生成图像的扩散模型”着实大火了一把,DALL·E 2和Imagen都是基于此开发出来的应用。这种扩散模型的优点,是生成图片多样化、质量较高。

不过,文字终究对于目标图像,最多只能起到模糊的规范作用,所以用户通常要花大量时间调整提示(prompt),还得搭配上额外的控制组件,才可以取得不错的效果。

就拿前文展示的日式便当来说:

如果用户只输入“一个装有米饭、毛豆、生姜和寿司的便当盒”,那就既没描述哪种食物放到哪一格,也没有说明每种食物的外观。但如果非要讲清楚的话,用户恐怕得写一篇小作文了……

鉴于此,斯坦福团队决定从别的角度出发。

他们决定参考传统思路,通过拼图来生成最终图像,并由此开发出了一种新的扩散模型

有意思的是,说白了,这种模型也算是用经典技术“拼”出来的。

首先是分层:使用基于图层的图像编辑UI,将源图像分解成一个个RGBA图层(R、G、B分别代表红、绿、蓝,A代表透明度),然后将这些图层排列在画布上,并把每个图层和文字提示配对。

通过分层,可以修改图像中的各种元素。

到目前为止,分层已经是计算机图形领域中一项成熟的技术,不过此前分层信息一般是作为单张图片输出结果使用的。

而在这种新型“拼图扩散模型”中,分层信息成了后续操作的输入。

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除了分层,还搭配了现有的基于扩散的图像协调技术,提升图像视觉质量。

总而言之,该算法不仅限制了对象的某些属性(如视觉特征)的变化,同时允许属性(方向、光照、透视、遮挡)发生改变。

——从而平衡了还原度和自然度之间的关系,生成“神似”且毫无违和感的图片。

操作过程也很easy,在交互编辑模式下,用户在几分钟内就能创作一幅拼贴画。

他们不仅可以自定义场景中的空间排列顺序(就是把从别处扣出来的图放到适当的位置);还能调整生成图像的各个组件。用同样的源图,可以得出不同的效果。

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△最右列是这个AI的输出结果

而在非交互式模式下(即用户不拼图,直接把一堆小图丢给AI),AI也能根据拿到的小图,自动拼出一张效果自然的大图。

研究团队

最后,来说说背后的研究团队,他们是斯坦福大学计算机科学系的一群师生。

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论文一作,Vishnu Sarukkai现为斯坦福计算机科学系研究生,还是硕博连读的那种。

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他的主要研究方向为:计算机图形学、计算机视觉和机器学习。

此外,论文的共同作者Linden Li,也是斯坦福计算机科学系研究生。

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在校求学期间,他曾到英伟达实习4个月,与英伟达深度学习研究小组合作,参与训练了增加100M+参数的视觉转换器模型。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2303.00262

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