UniReal：港大携手Adobe推出创新图像生成与编辑框架提升创作效率与灵活性

UniReal是一款由香港大学与Adobe研究院联合开发的创新框架，旨在实现多种图像生成与编辑任务。该框架基于对现实世界动态的模拟，能够在一个统一模型中处理图像生成、编辑、定制和合成等多种复杂任务。UniReal将不同数量的输入输出图像视为视频帧，利用大规模视频数据作为监督来源，学习图像的一致性与变化性，从而生成逼真的图像效果。该框架在处理阴影、反射、照明效果及物体姿态变化等复杂场景方面展现了卓越的能力，具备广泛的应用潜力。

UniReal是什么

UniReal是由香港大学与Adobe研究院共同推出的一个框架，专注于图像生成与编辑的多个任务。该框架通过模拟现实世界的动态，能够在单一模型中处理图像生成、编辑、定制和合成等多种任务。UniReal将不同数量的输入输出图像视作视频帧，利用大规模视频数据作为通用监督源，学习一致性和变化性，从而生成高度真实的图像。在处理阴影、反射、照明效果和物体姿态变化等复杂场景方面，UniReal展现出卓越的能力，并能够推广至新的应用领域。

UniReal的主要功能

• 图像生成：能够根据文本提示生成全新的图像内容。
• 图像编辑：支持对现有图像进行各种编辑，例如添加、移除或替换图像中的物体。
• 图像定制：用户可以根据特定视觉元素或风格要求定制图像。
• 图像合成：将多个图像中的元素组合成一个全新的图像。
• 风格转换：框架可以将图像的风格转变，例如将图像转换为水彩画风格。
• 深度估计与图像理解：UniReal能够预测图像的深度信息，以进行图像的理解与分析。

UniReal的技术原理

• 视频生成框架：基于视频生成模型的设计理念，将图像任务视作“不连续”的视频帧生成问题。
• 全注意力模型：框架采用全注意力机制建模帧之间的关系，以处理输入与输出图像。
• 层次化提示：UniReal设计了层次化的提示系统，包括基础提示、上下文提示和图像提示，以减少训练和推理过程中的歧义。
• 文本-图像关联：构建嵌入对，将视觉标记与对应的文本关联，使模型能够根据文本提示引用特定的图像。
• 数据构建：从视频数据中构建训练数据，利用视频帧之间的自然一致性和变化性来支持各种图像生成与编辑任务。
• 通用监督：框架利用大规模视频数据作为通用监督源，以学习如何在不同图像之间保持一致性并捕捉视觉变化。

UniReal的项目地址

• 项目官网：xavierchen34.github.io/UniReal
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.07774

UniReal的应用场景

• 数字内容创作：艺术家与设计师可以利用该框架生成或编辑图像，创造出全新的艺术作品或设计概念图。
• 媒体与娱乐：在电影和游戏制作中，UniReal能够快速进行原型设计与概念验证，生成逼真的背景与场景。
• 广告与营销：营销人员可以定制广告图像，以快速响应市场变化与客户需求。
• 电子商务：电商平台可以提供虚拟试穿服务，展示服装在不同模特身上的效果。
• 教育与培训：在教育领域，UniReal可用于创建逼真的教学材料与模拟场景，以增强学习体验。

常见问题

• UniReal支持哪些类型的图像生成和编辑？ UniReal支持多种图像生成和编辑任务，包括图像生成、编辑、合成、深度估计等。
• 如何使用UniReal进行图像编辑？ 用户可以通过提供特定的文本提示或上传现有图像来进行编辑，框架将自动处理相应的任务。
• UniReal适合哪些行业应用？ UniReal广泛适用于数字内容创作、媒体娱乐、广告营销、电子商务以及教育培训等多个行业。