Поворот на Геометрию: Точное Управление Объектами в Генеративных Моделях

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет с высокой точностью манипулировать объектами на изображениях и видео, сохраняя при этом геометрическую согласованность и общую гибкость генерации.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Система Ctrl&Shift демонстрирует превосходные возможности в задачах точной манипуляции объектами, удаления визуальных элементов и восстановления изображений по опорным, обеспечивая при этом высокую степень управляемости, правдоподобия и согласованности результатов даже при точном контроле положения камеры.

Исследование представляет Ctrl&Shift — фреймворк, внедряющий контроль относительной камеры в 2D диффузионные модели для достижения точного и согласованного управления объектами.

Сохранение реалистичности сцены при манипулировании объектами в изображениях и видео остается сложной задачей, требующей одновременного обеспечения как качественного восстановления фона, так и геометрической согласованности при изменении ракурса. В данной работе представлена система ‘Ctrl&Shift: High-Quality Geometry-Aware Object Manipulation in Visual Generation’, которая позволяет осуществлять точные манипуляции с объектами, сохраняя при этом геометрическую целостность, без необходимости в явном 3D-реконструировании. Ключевой идеей является декомпозиция процесса на удаление объекта и последующее инпейнтинг с учетом заданного положения камеры, объединенных в единый диффузионный процесс. Возможно ли дальнейшее расширение возможностей геометрически-осведомленного редактирования изображений и видео за счет интеграции других модальностей данных и техник обучения?

Проблема точного визуального редактирования

Современные методы визуального редактирования часто сталкиваются с принципиальным компромиссом. Диффузионные модели, демонстрирующие впечатляющую гибкость и способность генерировать реалистичные изображения, зачастую испытывают трудности с точным геометрическим контролем. Это приводит к непоследовательности результатов, когда даже небольшие изменения в изображении могут вызывать нежелательные искажения или артефакты. Несмотря на свою мощь в создании визуально правдоподобного контента, диффузионные модели могут быть непредсказуемыми в задачах, требующих строгой точности и сохранения пространственных отношений между объектами, что особенно критично для профессионального редактирования изображений и видео.

Геометрические методы редактирования изображений, несмотря на свою точность в воспроизведении форм и размеров объектов, зачастую демонстрируют ограниченные возможности при работе с незнакомыми ситуациями или сложными изменениями. В отличие от моделей, основанных на диффузии, которые способны генерировать разнообразные результаты, геометрические подходы испытывают трудности при обобщении знаний и адаптации к новым данным. Это проявляется в неспособности корректно обрабатывать объекты, отличные от тех, на которых они были обучены, или выполнять сложные манипуляции, требующие понимания семантического контекста. Ограниченность обобщающей способности существенно сдерживает творческий потенциал, препятствуя созданию реалистичных и убедительных изменений в изображениях, особенно в тех случаях, когда требуется не просто деформировать объект, но и органично вписать его в новую сцену.

Описанное противоречие между гибкостью и точностью существенно затрудняет выполнение задач, требующих одновременно высокой детализации и глубокого понимания смысла изображения. Например, реалистичная манипуляция объектами в кадре, когда необходимо не просто переместить предмет, но и правдоподобно изменить его взаимодействие с окружением, становится сложной проблемой. Аналогично, процесс реконструкции сцены из нескольких изображений требует не только точного воссоздания геометрии, но и корректной интерпретации семантики — понимания, что является объектом, а что фоном, что движется, а что статично. Отсутствие методов, способных гармонично сочетать эти аспекты, ограничивает возможности создания правдоподобных и осмысленных визуальных изменений, тормозя прогресс в областях компьютерной графики, виртуальной и дополненной реальности.

Представленная модель демонстрирует превосходство над существующими подходами в манипулировании объектами, обеспечивая лучшую сохранность фона, точный контроль положения камеры и геометрическую согласованность.

Ctrl&Shift: Сочетание диффузии и геометрии для точного редактирования

Ctrl&Shift представляет собой новую архитектуру, объединяющую возможности диффузионных моделей и методов, основанных на геометрических представлениях, для достижения точного и контролируемого редактирования изображений. Данный подход позволяет интегрировать геометрические ограничения и примитивы непосредственно в процесс диффузии, что обеспечивает сохранение структуры и формы объектов при внесении изменений. В отличие от традиционных методов, требующих ручной настройки или использования отдельных инструментов для геометрической обработки, Ctrl&Shift предоставляет унифицированный интерфейс для редактирования, основанный на диффузионных моделях, что упрощает рабочий процесс и повышает эффективность.

В основе подхода Ctrl&Shift лежит использование ControlNet для передачи геометрических приоритетов в процесс диффузионного моделирования. ControlNet позволяет обучать диффузионные модели с дополнительными условиями, в данном случае — геометрическими представлениями сцены или объектов. Это достигается путем добавления управляющих признаков, полученных из геометрических данных (например, карты глубины, нормали или сегментация), в архитектуру ControlNet. В результате, диффузионная модель, обученная с ControlNet, способна учитывать эти геометрические ограничения при генерации или редактировании изображений, что обеспечивает согласованность и точность изменений, предотвращая геометрические искажения и артефакты.

Система Ctrl&Shift расширяет существующие методы редактирования изображений, обеспечивая согласованную с геометрией манипуляцию объектами и сложные изменения сцены в рамках диффузионного процесса. В отличие от традиционных подходов, требующих ручной настройки или использования специализированных 3D-моделей, Ctrl&Shift использует диффузионные модели, обусловленные геометрическими представлениями, что позволяет производить редактирование, сохраняющее пространственную целостность и реалистичность. Это включает в себя возможности точного изменения формы объектов, перемещения и масштабирования с учетом перспективы и взаимного расположения элементов сцены, а также добавление или удаление объектов с автоматической интеграцией в существующий контекст. Основой является использование ControlNet для направления процесса диффузии на основе геометрических признаков, что обеспечивает высокую степень контроля и точности редактирования.

Разработанный нами фреймворк Ctrl&Shift, использующий многозадачное и многоэтапное обучение, объединяет манипулирование объектами, их удаление и референс-инпейнтинг с явным управлением камерой, где первый этап посвящен изучению априорных знаний об объектах и управлению камерой, а второй - сохранению фона за счет тонкой настройки на высококачественных данных. — Разработанный нами фреймворк Ctrl&Shift, использующий многозадачное и многоэтапное обучение, объединяет манипулирование объектами, их удаление и референс-инпейнтинг с явным управлением камерой, где первый этап посвящен изучению априорных знаний об объектах и управлению камерой, а второй — сохранению фона за счет тонкой настройки на высококачественных данных.

Технические основы: Как Ctrl&Shift достигает точности

Архитектура Ctrl&Shift построена на подходе многозадачного обучения, что позволяет одновременно оптимизировать как геометрическую точность, так и реалистичность генерируемых изображений. Вместо последовательной оптимизации этих параметров, система обучает модель решать обе задачи параллельно, используя общие представления и механизмы. Это достигается путем комбинирования функций потерь, отражающих требования к точности геометрии и фотореалистичности, и их одновременной минимизации в процессе обучения. Такой подход позволяет избежать компромиссов между точностью и реализмом, обеспечивая высокую степень соответствия сгенерированных изображений как геометрическим ограничениям, так и визуальному качеству.

В архитектуре Ctrl&Shift применяются методы дифференцируемого рендеринга и 3D-реконструкции на базе Hunyuan3D для формирования надежных геометрических априорных знаний. Дифференцируемый рендеринг позволяет вычислять градиенты через процесс рендеринга, что обеспечивает возможность оптимизации параметров сцены непосредственно на основе визуальных ошибок. Hunyuan3D, как инструмент 3D-реконструкции, способствует созданию точных и детализированных 3D-моделей, которые служат основой для последующей оптимизации и генерации изображений. Использование этих технологий позволяет системе эффективно учитывать геометрические ограничения и создавать реалистичные изображения с высокой степенью точности.

Для обеспечения эффективного обучения и достижения высокого качества генерируемых изображений, Ctrl&Shift использует оптимизаторы AdamW и One-Cycle Scheduler. AdamW, модификация алгоритма Adam, включает в себя коррекцию весов, предотвращающую переобучение и улучшающую обобщающую способность модели. One-Cycle Scheduler динамически регулирует скорость обучения в течение процесса обучения, начиная с малых значений, увеличивая их до пика и затем постепенно снижая, что позволяет модели эффективно исследовать пространство параметров и сходиться к оптимальному решению. В сочетании с UniPC Sampler, который обеспечивает эффективную выборку из распределения вероятностей, эти оптимизации значительно ускоряют обучение и повышают качество генерируемых изображений, минимизируя вычислительные затраты.

Система Ctrl&Shift использует вариационные автоэнкодеры (VAE) для эффективного кодирования и декодирования сложных сцен, что позволяет компактно представлять информацию о 3D-мире и восстанавливать детализированные изображения. Точный контроль положения камеры (Camera Pose Control) является ключевым фактором для обеспечения корректных манипуляций с виртуальными объектами и точного воспроизведения визуальной информации с различных точек обзора. Сочетание VAE и контроля положения камеры позволяет системе не только эффективно обрабатывать сложные сцены, но и гарантировать высокую точность при редактировании и визуализации.

Метод Ctrl&Shift демонстрирует ограничения в сохранении высокочастотных деталей сложных текстур и вызывает артефакты при обработке прозрачных объектов из-за ошибок текстурирования в процессе 3D-реконструкции.

Валидация и влияние: Введение GeoEditBench

Для объективной оценки возможностей геометрически-осведомленного редактирования изображений была разработана новая контрольная выборка данных — GeoEditBench. Данный набор данных, включающий в себя разнообразные сцены и задачи редактирования, позволяет проводить всестороннее тестирование алгоритмов, оценивая их способность сохранять геометрическую достоверность и семантическую согласованность при внесении изменений. GeoEditBench отличается от существующих наборов данных, предлагая более сложные и реалистичные сценарии редактирования, что позволяет более точно измерить прогресс в области генеративных моделей и систем редактирования изображений, ориентированных на геометрию. В частности, акцент сделан на задачах, требующих точного управления перспективой и положением объектов, что делает GeoEditBench ценным инструментом для исследователей и разработчиков, стремящихся к созданию интеллектуальных систем редактирования изображений.

Эксперименты, проведенные с использованием нового эталонного набора данных GeoEditBench, убедительно демонстрируют значительное превосходство системы Ctrl&Shift над существующими методами в задачах, требующих одновременно геометрической точности и семантической согласованности. Оценка производительности по ключевым метрикам, таким как PSNR, DINO Score, CLIP Score и DreamSim, последовательно зафиксировала более высокие значения для Ctrl&Shift, что свидетельствует о ее способности генерировать изображения с повышенной реалистичностью и соответствием исходным данным. Такой результат подтверждает эффективность предложенного подхода в сложных сценариях редактирования изображений, где необходимо сохранять как визуальное качество, так и логическую связность объектов и сцены.

Исследования, проведенные с использованием GeoEditBench, демонстрируют выдающуюся точность системы в контроле камеры и размещении объектов. Система достигла минимальной средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) для оценки положения камеры, что свидетельствует о её способности к прецизионному управлению точкой зрения. Одновременно с этим, система показала наивысший показатель пересечения над объединением (IoU) для силуэта объекта, подтверждая её высокую точность в размещении объектов в сцене. Эти результаты подчеркивают способность системы выполнять сложные манипуляции с геометрией и семантикой изображения, обеспечивая как реалистичность, так и соответствие заданным требованиям к расположению объектов.

Система демонстрирует значительный потенциал в решении сложных задач редактирования изображений, включая референс-ориентированное восстановление (in-painting) и точную манипуляцию объектами. Способность к восстановлению недостающих частей изображения на основе заданного референса позволяет эффективно устранять дефекты или заменять элементы, сохраняя при этом визуальную согласованность. В свою очередь, прецизионное управление объектами в сцене открывает возможности для детальной доработки и кастомизации, что особенно важно в задачах, требующих высокой степени контроля над композицией и визуальным стилем. Такая функциональность подчеркивает практическую ценность системы в различных областях, таких как создание контента, редактирование фотографий и разработка визуальных эффектов.

В основе разработанной системы лежит принцип использования относительной позиции камеры, что обеспечивает точное управление точкой зрения и манипуляциями в сцене. Вместо абсолютных координат, определяющих положение камеры в пространстве, система оперирует изменениями в ее положении относительно объектов, что значительно повышает стабильность и реалистичность редактирования. Такой подход позволяет сохранять геометрическую целостность сцены при выполнении сложных операций, таких как перемещение или вращение объектов, а также при изменении угла обзора. Относительная позиция камеры выступает ключевым фактором, обеспечивающим согласованность между различными элементами сцены и исключающим искажения, возникающие при использовании абсолютных координат. Это особенно важно при выполнении тонких манипуляций и сложных редактирований, где даже незначительные погрешности могут привести к заметным артефактам и снижению качества изображения.

Управление камерой позволяет добиться более качественных результатов при удалении объектов и восстановлении изображений по опорным.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к более глубокому пониманию принципов работы генеративных моделей. Авторы предлагают подход, позволяющий достичь точного контроля над геометрией объектов на изображениях, что особенно важно для задач редактирования и манипулирования визуальным контентом. Как отмечал Ян Лекун: «Машинное обучение — это не просто создание алгоритмов, это создание систем, которые могут учиться и адаптироваться». В данном случае, Ctrl&Shift представляет собой систему, позволяющую преодолеть традиционные ограничения между контролем над геометрией и обобщающей способностью модели, что открывает новые возможности для интерактивной работы с изображениями и видео. Этот подход подчеркивает важность многозадачного обучения и интеграции информации о 3D-реконструкции для достижения более реалистичных и контролируемых результатов.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, делает шаг к более тонкому управлению генеративными процессами. Однако, как часто бывает, решение одной задачи обнажает новые горизонты нерешенных вопросов. По сути, контроль над геометрией объекта — это лишь часть общей проблемы управления семантикой изображения. Остается открытым вопрос о том, как эффективно интегрировать знания о физических свойствах объектов и их взаимодействии, чтобы избежать артефактов, неправдоподобных в реальном мире. Создание действительно «умных» генеративных моделей требует не просто манипуляции пикселями, но и понимания причинно-следственных связей.

Интересно наблюдать, как подобные подходы могут быть расширены для работы с более сложными сценами и динамическими объектами. Текущая архитектура, вероятно, имеет ограничения в обработке больших объемов данных и сложных взаимосвязей между объектами. Поиск более эффективных методов представления 3D-геометрии и ее интеграции в 2D-процессы остается актуальной задачей. Вероятно, потребуются новые архитектуры, сочетающие в себе сильные стороны диффузионных моделей и традиционных методов 3D-реконструкции.

В конечном счете, развитие подобных технологий — это не только технический, но и философский вызов. Чем больше мы научимся управлять виртуальным миром, тем острее встанет вопрос о границах между реальностью и симуляцией, между творчеством и алгоритмом. Ирония в том, что, стремясь к полному контролю над изображением, мы можем лишь глубже осознать сложность и непредсказуемость мира вокруг нас.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11440.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-14 00:41