InstructMove – 指令式图像编辑AI模型

最近，东京大学和Adobe一起推出了一个很有意思的技术，叫做InstructMove。这个东西厉害在于它能根据我们给出的指令，自主学习如何编辑图像。它的背后依托的是大型多模态语言模型（MLLMs），这些模型能够从视频帧的变化中找出编辑图像的方法。所以，InstructMove不光能保持图像内容的真实，还能完成一些很复杂的编辑任务，比如改变人物姿势或者调整表情和视角。它用的是真实视频帧作为数据，这样一来就避免了那些合成数据的局限性。而且，它还能通过掩码进行精确的局部编辑，灵活性和实用性都不在话下。

InstructMove项目：https://ljzycmd.github.io/projects/InstructMove/

InstructMove有什么厉害功能？

• 灵活的图像编辑：能根据需要调整图像中的姿势和表情，执行起来相当灵活。
• 视角改变：可以根据要求调整相机视角，比如左右移动，改变图像的整体构图和视觉效果。
• 元素移动：想把图中的某些元素重新摆放一下？没问题，比如把玩具的腿重新排一下，或者让鸟的尾巴多露出一点，仅仅是几个操作的事。
• 精确的局部调整：和掩码等机制结合，可以对目标区域进行细致的局部修改，效果非常细腻。

InstructMove是怎么工作的？

• 数据采集：从网上的视频中抽取帧对，这些帧对之间有着自然的变化，比如姿势的变动或者视角的调整，利用这些实际样本来提升数据的真实度。
• 生成编辑指令：通过像GPT-4这样的多模态大型语言模型，分析帧对之间的差异，生成精确的编辑指令。
• 模型训练：用构建的数据集对预训练的模型进行微调，比如Stable Diffusion，用来提升模型的图像到文本能力。
• 去噪处理：利用去噪U-Net网络，通过预测和对比噪声图，优化图像编辑的准确度。
• 控制机制整合：包括掩码引导等，支持对特定区域的精准编辑，结合像ControlNet这样的模型，提供更多图像编辑的可能性。

知识拓展与应用场景

• 影视制作：可以把角色表情调整得更符合剧情需要，例如让外星生物看起来更加愤怒。
• 广告设计：调整汽车广告中的赛车角度，突出速度和激情，吸引眼球。
• 室内设计：根据客户需求调整家具位置，营造出既美观又实用的空间。
• 艺术教学：帮助学生理解不同动作与情感之间的联系，提高在艺术创作中的领悟。
• 个人照片处理：让聚会照片中的每个人看起来更自然，为朋友圈增添色彩。

InstructMove这个技术正在悄悄改变我们的图像编辑方式，期待它未来能给更多行业带来改变！

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