Editing real facial images is a crucial task in computer vision with significant demand in various real-world applications. While GAN-based methods have showed potential in manipulating images especially when combined with CLIP, these methods are limited in their ability to reconstruct real images due to challenging GAN inversion capability. Despite the successful image reconstruction achieved by diffusion-based methods, there are still challenges in effectively manipulating fine-gained facial attributes with textual instructions.To address these issues and facilitate convenient manipulation of real facial images, we propose a novel approach that conduct text-driven image editing in the semantic latent space of diffusion model. By aligning the temporal feature of the diffusion model with the semantic condition at generative process, we introduce a stable manipulation strategy, which perform precise zero-shot manipulation effectively. Furthermore, we develop an interactive system named ChatFace, which combines the zero-shot reasoning ability of large language models to perform efficient manipulations in diffusion semantic latent space. This system enables users to perform complex multi-attribute manipulations through dialogue, opening up new possibilities for interactive image editing. Extensive experiments confirmed that our approach outperforms previous methods and enables precise editing of real facial images, making it a promising candidate for real-world applications. Project page: https://dongxuyue.github.io/chatface/


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
41+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
大神 一年100篇论文
CreateAMind
15+阅读 · 2018年12月31日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月27日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月25日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
大神 一年100篇论文
CreateAMind
15+阅读 · 2018年12月31日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员