本技术介绍了一种利用抗歧义点技术的通用交互式图像编辑方法和系统。该技术领域专注于图像编辑,首先明确图像编辑任务的类型,并据此构建密集点集,进而计算点集特征,以实现图像编辑过程中的歧义消除和编辑效率提升。
背景技术
在数字化时代,图像编辑作为视觉内容创作与传播的重要手段,其效率和质量的提升一直是技术发展的焦点。随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展,交互式图像编辑方法应运而生,通过捕捉用户的直接操作(如拖动、点击等)来实时调整图像内容,极大地提升了编辑的便捷性和直观性。
目前,大多数交互式图像编辑方法通过利用基于交互点的图像编辑模型去实现,但会在两个方面存在歧义性,一方面,在编辑意图的识别上,传统的基于交互点的图像编辑方法常面临误解用户的编辑意图,即多种可能的编辑结果会对应相同的交互点轨迹(编辑指令),例如,DragDiffusion算法在优化过程中过于关注控制点的位置更新,而忽视了用户背后具体的编辑任务,导致生成的编辑轨迹可能偏离用户预期,甚至出现不合理或易偏移的现象,而FreeDrag算法虽然通过限制轨迹形状(如直线)来缓解歧义问题,但这种二维轨迹无法完全表示诸如平面外旋转等三维操作,从而限制了编辑操作的多样性和灵活性,影响图像编辑质量;另一方面,在图像内容的处理上,现有方法大多依赖于用户指定的去噪时间步来选择控制点的潜在特征进行优化,然而,图像中的信息是多层次、多维度的,不同时间步或层次的特征包含了不同尺度和粒度的信息,对于复杂的编辑任务而言,由于单一时间步的潜在特征往往无法全面反映图像的真实状态和用户的编辑需求,仅利用一个时间步的潜在特征来生成令人满意的结果是不切实际的。因此,如何减少编辑意图上产生歧义,降低图像编辑难度和提高图像编辑质量,是极其重要的待解决的技术问题。
实现思路