Towards Consistent and Controllable Image Synthesis for Face Editing

当前的人脸编辑方法主要依赖于基于GAN的技术，但最近的研究焦点已转向扩散模型，因为它们在图像重建方面取得了成功。然而，扩散模型在操纵细粒度属性和保持应不变的属性一致性方面仍然面临挑战。为了解决这些问题并使人脸图像编辑更加便捷，我们提出了一种新的方法，该方法利用Stable-Diffusion模型和粗略的3D人脸模型来控制肖像照片的光照、面部表情和头部姿态。我们发现，这项任务本质上涉及目标背景、身份和不同人脸属性的组合。我们的目标是充分解耦这些因素的控制，以实现高质量的人脸编辑。具体来说，我们的方法称为RigFace，包含以下部分：1）一个空间属性编码器，提供精确且解耦的背景、姿态、表情和光照条件；2）一个身份编码器，将身份特征传递给预训练的Stable-Diffusion模型的去噪UNet；3）一个属性控制器，将这些条件注入到去噪UNet中。我们的模型在身份保留和照片真实感方面与现有的人脸编辑模型相比，表现相当甚至更优。

该论文试图解决当前扩散模型在面部图像编辑中遇到的挑战，特别是如何更精确地控制细粒度属性（如表情、姿态和光照），同时保持身份一致性。这是一个现有问题的新尝试，旨在提高面部编辑的质量。

关键思路是结合Stable-Diffusion模型与粗略的3D人脸模型，通过引入三个主要组件：空间属性编码器、身份编码器和属性调节器，来实现对背景、姿态、表情和光照的解耦合控制。这种方法不仅增强了对这些因素的独立控制，还提高了编辑后的图像质量和身份保留。

亮点包括提出了一种新颖的方法RigFace，能够实现高保真度的身份保留和照片级真实的面部编辑效果。实验设计验证了该方法在多个维度上的优越性，使用了多种数据集进行测试，并且代码已经开源，为未来的研究提供了基础。值得继续深入研究的方向包括进一步优化属性控制的精度以及探索更多应用场景。

最近的相关研究还包括《High-Fidelity Image Generation With Fewer Labels》、《A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks》和《Improved Techniques for Training GANs》等，这些研究都在探索生成模型的不同方面以提升图像生成和编辑的效果。