解决恐怖谷效应！澳国立提出扩散模型生成图像扭曲手修复工具 | 一作秦震岳博士主讲预告

论文一作、澳大利亚国立大学博士秦震岳主讲预告

原标题：解决恐怖谷效应！澳国立提出扩散模型生成图像扭曲手修复工具 | 一作秦震岳博士主讲预告
文章来源：智猩猩GenAI
内容字数：2076字

扩散模型手部渲染难题与HandCraft解决方案

文本到图像的扩散模型在生成高质量图像方面取得了显著进展，但其在渲染手部方面仍存在挑战。生成的图像经常出现解剖结构不正确的手部，导致令人不安的“恐怖谷”效应。为了解决这个问题，Seeing Machines和澳大利亚国立大学合作开发了HandCraft，一个端到端工具，用于修复扩散模型生成的图像中扭曲的手部。

HandCraft：即插即用型手部修复工具

HandCraft 的设计理念是即插即用，无需对预训练的扩散模型进行额外的微调或训练。它通过利用自动生成的手部模板图作为条件信号，精确地修复扭曲的手部，使其解剖结构正确。这一过程是局部修复，不会影响图像的其他部分，同时还能保持图像的姿势、颜色和风格一致，从而提高图像的真实感并避免“恐怖谷”效应。

MalHand数据集：推动手部修复研究

为了更好地评估和改进HandCraft，研究团队创建了MalHand数据集。该数据集包含多种风格中形态错误的手部生成图像，用于手部检测训练和手部修复基准测试，为该领域的研究提供了宝贵的资源。

HandCraft的性能评估与优势

通过定性和定量的评估，研究人员证明了HandCraft能够在恢复手部解剖正确性的同时，保持图像整体的完整性。这表明HandCraft在提高扩散模型生成的图像质量方面具有显著的潜力。

智猩猩AI新青年讲座：秦震岳博士分享HandCraft

12月25日晚7点，澳大利亚国立大学博士秦震岳将在智猩猩AI新青年讲座第261讲中，详细介绍HandCraft及其背后的技术细节。秦博士目前是耶鲁大学博士后，他的研究方向涵盖三维计算机视觉、眼科医疗及多模态大模型。本次讲座将涵盖扩散模型手部扭曲问题、端到端自动化工具的必要性、HandCraft的具体工作机制、实验结果分析以及对难样例的处理等方面。

讲座主题及信息

主题：扩散模型生成图像中的扭曲手修复

时间：12月25日 19:00

论文标题：HandCraft: Anatomically Correct Restoration of Malformed Hands in Diffusion Generated Images

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.04332

项目地址：https://kfzyqin.github.io/handcraft/

收录情况：WACV 2025

感兴趣的朋友可以通过联系小助手“米娅”报名参加讲座。

总结

HandCraft为解决扩散模型在手部渲染方面的难题提供了一个有效的解决方案。其即插即用的设计、精确的局部修复能力以及对图像整体风格的保持，使其成为一个有价值的工具，有望显著提升AI图像生成的质量和真实感。MalHand数据集的发布也为该领域的研究提供了重要的资源，推动了相关技术的发展。

联系作者

文章来源：智猩猩GenAI
作者微信：
作者简介：智猩猩旗下公众号之一，深入关注大模型与AI智能体，及时搜罗生成式AI技术产品。