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news 2025/7/14 5:00:35

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Paperhttps://arxiv.org/pdf/2501.04699

Code (coming soon)

方法

实验

EditAR是一个统一的自回归框架，用于各种条件图像生成任务——图像编辑、深度到图像、边缘到图像、分割到图像。

next-token预测的功效尚未被证明用于图像编辑。

EditAR主要构建在Llamagen的基础上，这是一种基于Llama2架构的文本到图像自回归模型。然而，由于缺少条件图像输入，Llamagen不支持图像处理或转换等任务。

贡献：

（1）我们引入了一个新的自回归框架EditAR，它在各种图像处理和图像翻译任务上进行了联合训练，并展示了建立统一的条件图像生成模型的潜力。

（2）在自回归模型的学习中引入蒸馏损失来增强语义。

（3）实验表明，该方法在纹理操作、对象替换、对象移除、局部编辑、canny到image、depth到image和segmentation到image等任务上表现出了较强的性能。

方法

一般情况下，自回归模型将文本到图像生成作为序列到序列建模任务。一种常见的方法包括两个主要组件：将图像转换为离散令牌的VQAutoencoder和对这些令牌的分类分布进行建模的自回归Transformer。

EditAR：

图2：可以采用各种类型的图像条件来执行图像编辑或变换。图像标记索引和文本嵌入都被输入到自回归Transformer F以预测目标标记索引s。为了增强文本到图像的对齐，在训练期间引入蒸馏损失。输出序列s最后在推理期间经由VQ解码器DI解码成真实图像。

描述图像模态：通过修改文本输入的措辞，例如，从深度图生成图像，使用“给定深度，按照指令生成图像：<INSTRUCTION>“，指令是对生成图像的内容的描述。

蒸馏：从DINOv2视觉特征编码器中引入了蒸馏损失 $\varepsilon_{distill}$ 。对齐网络A由单个卷积层组成，用于将自回归模型F（·）的嵌入空间的维度与基础模型的嵌入空间的维度相匹配。

对于F和Edistill，从最后一个隐藏层提取的特征用于计算此损失。从经验上讲，我们发现这种设计可以改善文本到图像的对齐。

训练和推理：L_CE是用于训练下一个令牌预测模型的交叉熵损失。

在5%的训练样本中设置 $c_\mathcal{T} = \phi$ , 在另外5%的训练样本中设置 $c_{\mathcal{I}_c} = \phi$ , 在最后5%的训练样本中设置 $c_{\mathcal{I}_c} = \phi$ , $c_\mathcal{T} = \phi$ 。在推理时，只给出 $c_{\mathcal{I}_c}$ 和 $c_{\mathcal{T}}$ 作为输入，并顺序预测集合s。