Image2StyleGAN++：灵活图像编辑框架

"Image2StyleGAN++是一种灵活的图像编辑框架，用于多种应用。该框架在Image2StyleGAN的基础上进行了三个方面的扩展：噪声优化、全局W+局部W*空间的结合以及多模态编辑。噪声优化能恢复图像的高频特征，显著提升重构图像的质量。此外，通过全球和局部的W*空间，用户可以更加精确地控制编辑结果。" 在本文中，研究者提出了Image2StyleGAN++，这是一个创新的图像编辑工具，旨在提供更大的灵活性和多样性，适用于多种图像编辑任务。该框架是基于先前的Image2StyleGAN模型进行改进的，主要包含了以下三个关键增强点： 首先，引入了噪声优化作为W+潜空间嵌入的补充。在图像处理中，高频特征通常包含丰富的细节，如纹理和边缘。传统的W+潜空间方法可能无法完全恢复这些特征，导致重构图像质量下降。噪声优化算法则能够有效地恢复丢失的高频信息，从而显著提高重构图像的保真度，例如将PSNR（峰值信噪比）从20dB提升至45dB，这意味着图像的质量有了显著提升。 其次，Image2StyleGAN++扩展了全局W+与局部W*空间的使用。在StyleGAN系列模型中，W+空间允许对生成图像的整体风格进行控制，而W*空间则聚焦于更具体的局部特性。通过结合这两个空间，用户可以实现对图像全局和局部特征的精细化编辑，比如改变特定区域的形状、颜色或纹理，而不影响其他部分。 最后，框架支持多模态编辑，这意味着可以生成具有不同样式和内容的编辑结果，为用户提供更广泛的选择。这在创意编辑、艺术创作或修复破损图像等应用场景中具有巨大价值。 图1展示了Image2StyleGAN++的编辑效果对比。图(a)和(b)是输入图像，(c)是简单地将(a)的左半部分复制到(b)的右半部分生成的“双面”图像，这种方法不能保持原有的细节和质量。而(d)则是使用Image2StyleGAN++框架生成的“双面”图像，可以看出，它成功地结合了两个输入图像的特征，并且保持了较高的图像质量。 Image2StyleGAN++不仅提供了先进的图像编辑功能，而且通过噪声优化和W+、W*空间的联合使用，使得编辑后的图像质量大幅提升，增强了用户的创作自由度，对于嵌入式硬件平台上的图像处理应用具有重大意义。