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今年多模态图像合成与编辑方向大火，前有 DALL-E、GauGAN2，后有统一的多模态预训练模型「女娲」。来自新加坡南洋理工大学的研究者对这一领域内的进展和趋势做了系统的调查梳理。
🌟掌握多模态艺术，开启未来视界🌍！💡在数字化世界里，信息无处不在，以丰富多样的形式存在——从视觉图像到声音视频，每种模态都蕴含着独特智慧。💻对于计算机科学家和深度学习专家来说，如何高效地融合这些信息，就像解锁一扇通向创新的大门。📈通过强大的多模态建模技术，他们正在探索如何将想象变为现实，实现多模态图像的神奇合成与编辑。🔍过去的几年里，这项前沿研究领域犹如璀璨星河，引人入胜——多模态图像合成和编辑，不仅满足了创意无限的需求，也推动着科技进步。🎨从动态特效到虚拟现实，这些技术正逐渐渗透到我们的日常生活中，让信息交流变得更加生动立体。 若要优化搜索引擎体验，关键词可包括：#多模态交互 #深度学习 #图像合成编辑 #技术创新 #数字化世界。记得在你的内容中巧妙融入这些词汇，同时保持语言流畅和专业性哦！😊
🌟🎨 多模态视觉指引引领潮流：创新、高效，重塑图像创作🔥💻传统视觉指导模式已过时，取而代之的是多模态技术，它为图像生成与编辑开启了一场直观且灵活的革命！🌍🌈 不再受限于单一线索，这种先进的方法赋予艺术家无限创意和自由度。然而，这股潮流并非一帆风顺。特征对齐的难题、追求极致分辨率的需求以及公正评估标准的确立，都是多模态领域亟待解决的关键议题。🌟💻让我们一起探索这个充满挑战与机遇的前沿领域，共同见证图像艺术的新篇章！👩🎨💻 #多模态视觉 #图像合成 #创新挑战
🌟研究深入浅出！新加坡南洋理工大学学者通过详尽调查，对🔥多模态图像合成与编辑领域的最新进展进行了全面剖析。他们创新性地构建了基于 Daten Modalities 和 Model Architectures 的分类框架，为这一快速发展的技术领域提供了清晰的脉络。🚀这篇综述论文不仅深度解析了现有技术，还对未来趋势进行了展望，是业内必读的权威指南！欲了解更多，敬请查阅！📚🔍
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.13592.pdf项目地址：https://github.com/fnzhan/MISE
🌟论文大揭秘🔍：图像魔力的秘密武器！🎨图像合成与编辑领域的革新者们，这里集结了各类引导模式的精华！GAN、GAN反转、Transformer、NeRF和扩散模型，一场科技盛宴等你来探索！🔥我们深入浅出地剖析了多模态合成与编辑的黑科技，从GAN的对抗到Transformer的创新思维，每个步骤都清晰可见。🔍基准数据集和评估指标？这里一网打尽，让你对每种技术的优缺点了如指掌。📊然后，我们剥开表面，深入探讨了这些方法的实际效果与局限，帮你看清行业现状，也指引未来可能的研究方向。🎯最后，别忘了，这份研究不仅是一份总结，更是为多模态图像世界铺设了稳健前行的道路。🚀让我们一起期待这个领域未来的无限可能，因为这里，知识就是力量！💪#图像合成# #编辑技术# #未来研究趋势
论文内容概览
🎨💻创造逼真🌟与自然纹理🎨的作品，GAN技术引领了近年来图像合成与编辑的潮流🔥[1]。为了达到更高的定制化，研究者们专注于根据预设规则生成和编辑图像，探索更精细的控制之道🔍。分割图和边缘检测是实现卓越效果的秘密武器🛠️，它们为图像处理提供了精准指引。然而，跨模态指导，如 pyt文本、audio音轨与scene场景图，带来了新颖且灵活的视角表达，让创作更具想象力🌈。尽管这些多元信息丰富了创意空间，但如何高效地提取和融合异构数据，仍是当前技术的一大瓶颈🧳。图像生成与编辑领域正面临一场跨模态信息处理的革新挑战，期待未来的突破能让我们在视觉艺术的世界里游刃有余🎨✨
🌟【革新视觉艺术】🌟在多模态图像合成领域的卓越探索中，E. Mansimov等开创性工作（2015, [5])引领了潮流，展示了循环变分自动编码器如何巧手编织以文本为灵感的视觉新世界。随着深度学习技术的飞速发展，GAN（Goodfellow et al., 2014, [1])、Pix2Pix(Isola et al., 2017, [2])、Park等人(2019, [3])以及Mirza等人的突破性研究(2014, [6])和Arjovsky等的深度强化学习里程碑(2017, [7])，这项领域经历了前所未有的革新。C.-H. Lin团队在2018年的杰作（[8]）更是将多模态合成推向了新的高度，推动了这一前沿技术的全面发展。这些里程碑性的研究不仅丰富了我们的视觉想象，也为未来的创新提供了无限可能。
S. Reed 等人 2016 年的论文《Generative adversarial text to image synthesis》[11]扩展了条件 GAN [6] ，以基于文本描述生成自然图像。 L. Chen 等人 2017 年的论文《Deep cross-modal audio-visual generation》[12] 用条件 GAN 实现音乐表演的跨模态视听生成。然而，这两项先驱研究仅能对图像分辨率相对较低（例如 64 × 64）的有限数据集（例如 CUB-200 Birds [13] 和 Sub-URMP [12]）进行合成。在过去几年中，改进的多模态编码 [14][15]、新型架构[16][17] 和循环结构[18] 使得该领域取得了显著的进步。另一方面，早期的研究主要集中在多模态图像合成上，很少关注多模态图像编辑任务。
随着大规模 GAN 的发展，领域内又涌现出一系列新型生成网络，如 BigGAN [19] 和 StyleGAN [20]-[22]，以从随机噪声输入中合成高质量且具有多样性的图像。
最近有研究表明，GAN 可以在中间特征 [23] 和潜在空间 [24] 中有效地编码丰富的语义信息。GAN 反转 [25] 的方法将给定图像反转回预训练 GAN 模型的潜在空间，产生可由生成器重建给定图像的反转代码，这种方法取代了通过改变潜在代码来合成图像。由于 GAN 反转能够控制在潜在空间中发现的属性方向，因此预训练 GAN 可应用于真实图像编辑，而无需临时监督或昂贵的优化。
许多研究 [26][27] 都试图沿着一个特定方向改变真实图像的反转码来编辑图像的相应属性。在多模态指导方面，StyleClip [28] 利用 CLIP [29] 模型的强大功能为 StyleGAN 图像处理开发了基于文本的接口，而无需繁琐的手动操作。Talk-to-Edit [30] 则提出一种交互式人脸编辑框架，通过操作者与机器之间的对话就能进行细粒度的操作和编辑。
随着允许跨模态输入的 Transformer 模型 [31] 的流行，语言模型 [32]、图像生成预训练 [33] 和音频生成 [34] 等多个领域都取得了显著的进步。Transformer 为多模态图像合成提供了一条可能的新途径。
具体而言，DALL-E [35] 表明，在众多图像 – 文本对上训练大规模自回归 transformer 可以通过文本 prompt 产生具有可控结果的高保真生成模型。Taming Transformer [36] 提出用带有鉴别器和感知损失 [37]-[39] 的 VQGAN 来学习离散图像表征，并证明了在高分辨率图像合成中将 CNN 的归纳偏置与 transformer 的表达能力相结合的有效性。
ImageBART [40] 通过学习反转多项式扩散过程来解决自回归 (AR) 图像合成问题，该方法通过引入语境信息来减轻 AR 模型的曝光误差（exposure bias）。前段时间的 NUWA [41] 提出了一种统一的多模态预训练模型，允许使用 3D transformer 编码器 – 解码器框架和 3DNA 机制生成或操作视觉数据（即图像和视频）。
随着生成模型和神经渲染的发展，还有一些研究探索了其他类型的模型，例如神经辐射场 (NeRF) [42] 和扩散模型 [43][44]，以实现多模态图像合成和编辑。
论文的主要部分包括第 2 章 – 第 5 章的内容：
第 2 章介绍了图像合成和编辑中流行的指导模态的基础；第 3 章全面概述了具有详细 pipeline 的多模态图像合成和编辑方法；第 4 章介绍了流行的数据集、评估指标和一些典型方法的定量实验结果；第 5 章讨论了多模态图像合成和编辑面临的主要挑战和未来方向。
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