DesignEdit-微软等开源的AI图像分层处理编辑框架
文章来源：智汇AI 发布时间：2025-08-06
DesignEdit是由微软亚洲研究院和北京大学的研究团队共同开发的一个AI图像编辑框架，引入了设计领域的图层概念，采用多层潜在分解和融合的技术，实现了无需额外
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DesignEdit是由来自微软亚洲研究院和北京大学的研究人员共同开发的一个AI图像编辑框架，引入了设计领域的图层概念，采用多层潜在分解和融合的技术，实现了无需额外训练即可进行精确的空间感知图像编辑和处理。通过关键掩码自注意力机制和伪影抑制方案，DesignEdit能够灵活处理图像中的各个对象，并执行诸如移动、调整大小、移除等复杂操作。
DesignEdit的官网入口
官方项目主页：https://design-edit.github.io/arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2403.14487GitHub源码库：https://github.com/design-edit/DesignEditHugging Face Demo：https://huggingface.co/spaces/YuhuiYuan/DesignEditDesignEdit的主要功能
对象移除：DesignEdit可以从图像中精确移除指定的对象，无论是单个还是多个对象。通过多层潜在分解，框架能够独立处理每个对象，并在移除后自然地修复背景。对象移动：框架允许用户将图像中的一个或多个对象移动到新的位置。通过指令引导的潜在融合，对象可以在画布上重新定位，同时保持与周围环境的和谐。对象调整大小和翻转：DesignEdit能够对图像中的对象进行缩放和翻转操作，用户可以改变对象的尺寸或方向，而不会影响图像的其他部分。相机平移和缩放：模拟相机视角的变化，DesignEdit可以在图像中实现平移和缩放效果，允许用户调整图像的构图，就像通过相机镜头观察时移动或调整焦距一样。跨图像组合：DesignEdit支持将来自不同图像的元素组合在一起，创建全新的图像。这项功能特别适合于创意工作，可以结合多个图像的元素来创作新的视觉内容。设计图像编辑：特别针对设计图像/海报，DesignEdit能够处理文本、装饰和其他设计元素的编辑任务。它能够理解设计图像的特殊需求，如排版和样式的调整，提供更加精细的编辑控制。DesignEdit的工作原理
DesignEdit的工作原理基于两个核心子任务的结合：多层潜在分解（Multi-Layered Latent Decomposition）和多层潜在融合（Multi-Layered Latent Fusion）。
多层潜在分解：概念：DesignEdit将源图像的潜在表示（latent representation）分割成多个层次，每个层次代表图像中的不同对象或背景部分。关键掩码自注意力：为了在不破坏图像其他区域的情况下编辑特定区域，DesignEdit采用了一种特殊的自注意力机制，称为关键掩码（key-masking）自注意力。这种机制允许模型在处理图像时忽略或修改掩码区域内的像素，同时保留周围区域的上下文信息。背景修复：在移除对象后，DesignEdit利用自注意力机制中的内在修复能力来填补背景中的空白区域，确保图像的连贯性和自然过渡。多层潜在融合：指令引导的融合：在分解步骤之后，DesignEdit根据用户的编辑指令，将编辑后的多个潜在表示层融合到一个新的画布上。这个过程是按照特定的图层顺序和用户指定的布局安排进行的。伪影抑制：为了提高编辑质量，DesignEdit在潜在空间中引入了伪影抑制方案。这个方案有助于减少编辑过程中可能出现的视觉瑕疵，使图像看起来更加自然和真实。和谐化处理：在融合过程中，DesignEdit通过额外的去噪步骤来协调融合后的多层潜在表示，进一步优化图像边缘的整合和界面的平滑过渡。整个编辑过程是免训练的，意味着不需要针对特定任务进行额外的训练或微调。DesignEdit利用先进的深度学习模型，如GPT-4V，来辅助生成精确的编辑指令和布局安排，从而实现高效、准确的图像编辑。
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