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猫眼电影记者 肖恩·司徒基 报道y85ouztigy6ysf5y
EmoEdit 由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成，第一作者为杨景媛助理教授。深圳大学可视计算研究中心（VCC）以计算机图形学、计算机视觉、人机交互、机器学习、具身智能、可视化和可视分析为学科基础，致力前沿探索与跨学科创新。中心主任黄惠为深圳大学讲席教授、计算机学科带头人、计算机与软件学院院长。
论文标题：EmoEdit: Evoking Emotions through Image Manipulation论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.12661项目主页：https://vcc.tech/research/2025/EmoEdit项目代码：https://github.com/JingyuanYY/EmoEdit
你有没有想过，情感也能被编辑？
当你翻开相册，看到一张平淡无奇的风景照，是否希望它能更温暖、更浪漫，甚至更忧郁？现在，EmoEdit 让这一切成为可能 —— 只需输入一个简单的情感词，EmoEdit 便能巧妙调整画面，使观众感知你想传递的情感。
情感无处不在，我们的每一次触动，往往源自身边微小的细节。心理学研究表明，视觉刺激是情感唤起的重要来源之一，而图像内容则是人类理解视觉信息的关键。这便引出一个值得探索的问题：我们能否通过编辑图像，有效引导观众的情感？
图像情感编辑（Affective Image Manipulation, AIM）具有双重目标：
保持编辑后图像与原图的结构一致性；精准且显著地唤起目标情感。
然而，这两者本质上存在一定冲突，如何权衡成为关键挑战。尽管当前先进的生成模型在图像编辑任务中表现出强大能力，但难以权衡结构保持和情感唤起（如下图所示）。现有方法主要依赖颜色调整或风格变化进行情感迁移，但情感表达仍不够精准和显著，难以呈现更丰富且生动的情感效果。
为解决上述问题，本文的主要贡献如下：
提出 EmoEdit，一种基于内容感知的 AIM 框架，仅需目标情感类别作为提示词，即可在任意用户图像上实现多样化的情感编辑；构建首个大规模 AIM 数据集 EmoEditSet，涵盖 40,120 组图像对，提供高质量、语义丰富的情感编辑基准，推动视觉情感研究；设计即插即用的情感增强模块 Emotion Adapter，通过融合 EmoEditSet 的情感知识，有效提升扩散模型的情感感知能力。
EmoEditSet 的构建
鉴于 EmoSet 现有标签的局限性，我们在 CLIP 空间中对情感图片进行聚类，并利用 GPT-4V 总结各类的共性语义，构建情感因素树。其中，每个叶节点因素均能有效激发根节点的目标情感。
同时，我们从 MagicBrush、MA5K 和 Unsplash 等多个来源收集源图像，并利用 IP2P 和情感因素树生成目标图像。此外，考虑到 GPT-4V 与扩散模型在知识表达上的差异，我们合并语义相近的视觉因素，并剔除内容过于抽象的因素，以提升数据集的整体质量。
Emotion Adapter 的设计
微调虽能增强模型的情感知识，但成本高、泛化性差，且易导致灾难性遗忘。Q-Former 可利用一种模态的上下文优化对另一模态的理解。基于此，我们设计 Emotion Adapter，以提高情感感知能力。
Emotion Adapter 结合情感词典，目标情感和输入图像，旨在生成最合适的情感嵌入。
在训练过程中，我们通过扩散损失和指令损失共同优化网络：
其中，扩散损失侧重于像素级相似性，而指令损失则有助于更好地平衡语义准确性。
实验结果
在对比实验中，我们从全局编辑、局部编辑和情感迁移三个维度选择了对比方法。与其他方法相比，EmoEdit 编辑后的图像不仅有效保留了原始构图特征，还能显著传达目标情感，凸显了其在平衡图像结构与情感表达方面的优势。
在消融实验中，缺少 Emotion Adapter（w/o EmoAda）时，图像几乎相同。扩散损失有效保留了原始结构，而指令损失则提高了语义清晰度。例如，在 “满足” 情感下，EmoEdit 增加了「躺椅」，展现了结构完整性、语义清晰度和上下文契合度。
我们观察到，随着图像引导系数的降低，情感强度增加，而结构保持程度减少。尽管情感唤起和结构保持通常存在矛盾，EmoEdit 仍能有效平衡二者。用户可以根据需求和偏好调整引导系数，定制图像编辑效果，从而满足多样化的编辑需求。
在定量评估中，我们采用涵盖像素、语义和情感三个层面的六项指标。结果表明，EmoEdit 在大多数指标上优于对比方法，进一步验证了其在图像情感编辑任务中的卓越性能。
Emotion Adapter 可显著增强其他模型的情感表达能力。例如，在 ControlNet 中，插入 Emotion Adapter 之前，模型仅能将输入图像转换为黑白；引入后，则能生成包含「墓碑」等情感相关元素的图像，大幅提升情感保真度和上下文契合度。这进一步验证了 Emotion Adapter 在增强情感表达方面的有效性。
Emotion Adapter 不仅适用于图像编辑，还可拓展至风格图像生成。通过一次训练，它即可将情感极性（积极、消极）编码为准确、多元的语义表示。例如，在「莫奈」风格生成的图像中，「日落」唤起「敬畏」（积极），而「墓地」则传递「悲伤」（消极），充分展现了其在风格图像生成任务中的鲁棒性。
总结与展望
莎士比亚曾言：The emotion expressed by wordless simplicity is the most abundant.
「至简无言处，情深自丰盈」
近年来，我们课题组先后提出了情感计算领域的 Emo 系列研究工作：
EmoSet（ICCV 2023）：首个具有丰富属性标注的大规模视觉情感数据集；EmoGen（CVPR 2024）：首个针对图像情感内容生成的研究；EmoEdit（CVPR 2025）：首个聚焦于图像情感内容编辑的研究。
我们希望通过这一系列探索，为情感计算（Affective Computing）与生成式人工智能（AIGC）的交叉领域贡献新的思路与方法。未来，我们将持续深耕这一领域，也期待更多志同道合的朋友加入，共同探索「情感」这片蓝海！
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