該論文的第一作者和通訊作者均來(lái)自北京大學(xué)王選計(jì)算機(jī)研究所的 MIPL實(shí)驗(yàn)室，第一作者為博士生徐鑄，通訊作者為博士生導(dǎo)師劉洋。MIPL 實(shí)驗(yàn)室近年來(lái)在 IJCV、CVPR、AAAI、ICCV、ICML、ECCV 等頂會(huì)上有多項(xiàng)代表性成果發(fā)表，多次榮獲國(guó)內(nèi)外 CV 領(lǐng)域重量級(jí)競(jìng)賽的冠軍獎(jiǎng)項(xiàng)，和國(guó)內(nèi)外知名高校、科研機(jī)構(gòu)廣泛開展合作。

人物交互圖像生成指生成滿足文本描述需求，內(nèi)容為人與物體交互的圖像，并要求圖像盡可能真實(shí)且符合語(yǔ)義。近年來(lái)，文本生成圖像模型在生成真實(shí)圖像方面取得出了顯著的進(jìn)展，但這些模型在生成以人物交互為主體內(nèi)容的高保真圖像生成方面仍然面臨挑戰(zhàn)。其困難主要源于兩個(gè)方面：一是人體姿勢(shì)的復(fù)雜性和多樣性給合理的人物生成帶來(lái)挑戰(zhàn)；二是交互邊界區(qū)域（交互語(yǔ)義豐富區(qū)域）不可靠的生成可能導(dǎo)致人物交互語(yǔ)義表達(dá)的不足。

針對(duì)上述問題，來(lái)自北京大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種姿勢(shì)和交互感知的人物交互圖像生成框架（SA-HOI）, 利用人體姿勢(shì)的生成質(zhì)量和交互邊界區(qū)域信息作為去噪過(guò)程的指導(dǎo)，生成了更合理，更真實(shí)的人物交互圖像。為了全面測(cè)評(píng)生成圖像的質(zhì)量，他們還提出了一個(gè)全面的人物交互圖像生成基準(zhǔn)。

• 論文鏈接：https://proceedings.mlr.press/v235/xu24e.html
• 項(xiàng)目主頁(yè)：https://sites.google.com/view/sa-hoi/
• 源代碼鏈接：https://github.com/XZPKU/SA-HOI
• 實(shí)驗(yàn)室主頁(yè)：http://www.wict.pku.edu.cn/mipl

SA-HOI 是一種語(yǔ)義感知的人物交互圖像生成方法，從人體姿態(tài)和交互語(yǔ)義兩方面提升人物交互圖像生成的整體質(zhì)量并減少存在的生成問題。通過(guò)結(jié)合圖像反演的方法，生成了迭代式反演和圖像修正流程，可以使生成圖像逐步自我修正，提升質(zhì)量。

研究團(tuán)隊(duì)在論文中還提出了第一個(gè)涵蓋人 - 物體、人 - 動(dòng)物和人 - 人交互的人物交互圖像生成基準(zhǔn)，并為人物交互圖像生成設(shè)計(jì)了針對(duì)性的評(píng)估指標(biāo)。大量實(shí)驗(yàn)表明，該方法在針對(duì)人物交互圖像生成的評(píng)估指標(biāo)和常規(guī)圖像生成的評(píng)估指標(biāo)下均優(yōu)于現(xiàn)有的基于擴(kuò)散的圖像生成方法。

方法介紹

圖 1：語(yǔ)義感知的人物交互圖像生成方法框架圖

論文中提出的方法如圖 1 所示，主要由兩個(gè)設(shè)計(jì)組成：姿態(tài)和交互指導(dǎo)（Pose and Interaction Guidance, PIG）和迭代反演和修正流程（Iterative Inversion and Refinement Pipeline, IIR）。

在 PIG 中，對(duì)于給定的人物交互文本描述和噪聲，首先使用穩(wěn)定擴(kuò)散模型（Stable Diffusion [2]）生成作為初始圖像，并使用姿態(tài)檢測(cè)器 [3] 獲取人類體關(guān)節(jié)位置 和相應(yīng)的置信分?jǐn)?shù)  , 構(gòu)建姿態(tài)掩碼  高亮低質(zhì)量姿態(tài)區(qū)域。

對(duì)于交互指導(dǎo)，利用分割模型定位交互邊界區(qū)域，得到關(guān)鍵點(diǎn)和相應(yīng)的置信分?jǐn)?shù), 并在交互掩碼中高亮交互區(qū)域，以增強(qiáng)交互邊界的語(yǔ)義表達(dá)。對(duì)于每個(gè)去噪步驟， 和  作為約束來(lái)對(duì)這些高亮的區(qū)域進(jìn)行修正，從而減少這些區(qū)域中存在的生成問題。此外， IIR 結(jié)合圖像反演模型 N，從需要進(jìn)一步修正的圖像中提取噪聲 n 和文本描述的嵌入 t，然后使用 PIG 對(duì)該圖像進(jìn)行下一次修正，利用質(zhì)量評(píng)估器 Q 對(duì)修正后的圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，以 < 反饋、評(píng)估、修正 > 的操作來(lái)逐步提高圖像質(zhì)量。

姿態(tài)和交互指導(dǎo)

圖 2：姿勢(shì)和交互指導(dǎo)采樣偽代碼

姿勢(shì)和交互引導(dǎo)采樣的偽代碼如圖 2 所示，在每個(gè)去噪步驟中，我們首先按照穩(wěn)定擴(kuò)散模型（Stable Diffusion）中的設(shè)計(jì)獲取預(yù)測(cè)的噪聲 ?t 和中間重構(gòu) 。然后我們?cè)?上應(yīng)用高斯模糊 G 來(lái)獲得退化的潛在特征 和 ，隨后將對(duì)應(yīng)潛在特征中的信息引入去噪過(guò)程中。

 和  被用于生成  和，并在  和  中突出低姿勢(shì)質(zhì)量區(qū)域，指導(dǎo)模型減少這些區(qū)域的畸變生成。為了指導(dǎo)模型改進(jìn)低質(zhì)量區(qū)域，將通過(guò)如下公式來(lái)高亮低姿勢(shì)得分區(qū)域：

其中 ，x、y 是圖像的逐像素坐標(biāo)，H,W 是圖像大小，σ 是高斯分布的方差。 表示以第 i 個(gè)關(guān)節(jié)為中心的注意力，通過(guò)結(jié)合所有關(guān)節(jié)的注意力，我們可以形成最終的注意力圖，并使用閾值將  轉(zhuǎn)換為一個(gè)掩碼 。

其中 ?t 是在時(shí)間步 t 生成掩碼的閾值。類似地，對(duì)于交互指導(dǎo)，論文作者利用分割模型得到物體的外輪廓點(diǎn) O 以及人體關(guān)節(jié)點(diǎn) C，計(jì)算人與物體之間的距離矩陣 D，從中采樣得到交互邊界的關(guān)鍵點(diǎn) ，利用和姿勢(shì)指導(dǎo)相同的方法生成交互注意力 與掩碼 ，并應(yīng)用于計(jì)算最終的預(yù)測(cè)噪聲。

迭代式反演和圖像修正流程

為了實(shí)時(shí)獲取生成圖像的質(zhì)量評(píng)估，論文作者引入質(zhì)量評(píng)估器 Q，用于作為迭代式 < 評(píng)估 + 修正 > 操作的指導(dǎo)。對(duì)于第 k 輪的圖像 ，采用評(píng)估器 Q 獲取其質(zhì)量分?jǐn)?shù) ，然后基于  生成。為了在優(yōu)化后保留 的主要內(nèi)容，需要相應(yīng)的噪聲作為去噪的初始值。

然而，這樣的噪聲不是現(xiàn)成可得的，為此引入圖像反演方法來(lái)獲取其噪聲潛在特征 和文本嵌入，作為 PIG 的輸入，生成優(yōu)化后的結(jié)果。

通過(guò)比較前后迭代輪次中的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，可以判斷是否要繼續(xù)進(jìn)行優(yōu)化：當(dāng)和  之間沒有顯著差異，即低于閾值 θ，可以認(rèn)為該流程可能已經(jīng)對(duì)圖像做出了充足的修正，因此結(jié)束優(yōu)化并輸出質(zhì)量分?jǐn)?shù)最高的圖像。

人物交互圖像生成基準(zhǔn)

圖 3：人物交互圖像生成基準(zhǔn)（數(shù)據(jù)集 + 測(cè)評(píng)指標(biāo)）

考慮到?jīng)]有針對(duì)人物交互圖像生成任務(wù)設(shè)計(jì)的現(xiàn)有模型和基準(zhǔn)，論文作者收集并整合了一個(gè)人物交互圖像生成基準(zhǔn)，包括一個(gè)含有 150 個(gè)人物交互類別的真實(shí)人物交互圖像數(shù)據(jù)集，以及若干為人物交互圖像生成定制的測(cè)評(píng)指標(biāo)。

該數(shù)據(jù)集從開源人物交互檢測(cè)數(shù)據(jù)集 HICO-DET [5] 中篩選得到 150 個(gè)人物交互類別，涵蓋了人 - 物體、人 - 動(dòng)物和人 - 人三種不同交互場(chǎng)景。共計(jì)收集了 5k 人物交互真實(shí)圖像作為該論文的參考數(shù)據(jù)集，用于評(píng)估生成人物交互圖像的質(zhì)量。

為了更好地評(píng)估生成的人物交互圖像質(zhì)量，論文作者為人物交互生成量身定制了幾個(gè)測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)，從可靠性 (Authenticity)、可行性 (Plausibility) 和保真度 (Fidelity) 的角度全面評(píng)估生成圖像。可靠性上，論文作者引入姿勢(shì)分布距離和人 - 物體距離分布，評(píng)估生成結(jié)果和真實(shí)圖像是否接近：生成結(jié)果在分布意義上越接近真實(shí)圖像，就說(shuō)明質(zhì)量越好。可行性上，采用計(jì)算姿勢(shì)置信度分?jǐn)?shù)來(lái)衡量生成人體關(guān)節(jié)的可信度和合理性。保真度上，采用人物交互檢測(cè)任務(wù)，以及圖文檢索任務(wù)評(píng)估生成圖像與輸入文本之間的語(yǔ)義一致性。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

與現(xiàn)有方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表 1 和表 2 所示，分別對(duì)比了人物交互圖像生成指標(biāo)和常規(guī)圖像生成指標(biāo)上的性能。

表 1：與現(xiàn)有方法在人物交互圖像生成指標(biāo)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表 2：與現(xiàn)有方法在常規(guī)圖像生成指標(biāo)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該論文中的方法在人體生成質(zhì)量，交互語(yǔ)義表達(dá)，人物交互距離，人體姿態(tài)分布，整體圖像質(zhì)量等多個(gè)維度的測(cè)評(píng)上都優(yōu)于現(xiàn)有模型。

此外，論文作者還進(jìn)行了主觀評(píng)測(cè)，邀請(qǐng)眾多用戶從人體質(zhì)量，物體外觀，交互語(yǔ)義和整體質(zhì)量等多個(gè)角度進(jìn)行評(píng)分，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明 SA-HOI 的方法在各個(gè)角度都更符合人類審美。

表 3：與現(xiàn)有方法的主觀評(píng)測(cè)結(jié)果

定性實(shí)驗(yàn)上，下圖展示了不同方法對(duì)同一個(gè)人物交互類別描述生成結(jié)果的對(duì)比。在上方的組圖中，采用了新方法的模型準(zhǔn)確表達(dá)了 “親吻” 的語(yǔ)義，并且生成的人體姿勢(shì)也更合理。在下方的組圖中，論文中的方法也成功緩解了其他方法中存在的人體扭曲和畸變，并且通過(guò)在手與手提箱交互的區(qū)域生成手提箱的拉桿來(lái)增強(qiáng) “拿手提箱” 這個(gè)交互的語(yǔ)義表達(dá)，從而得到在人體姿態(tài)和交互語(yǔ)義兩方面都優(yōu)于其他方法的結(jié)果。

圖 4：人物交互圖像生成結(jié)果可視化

更多研究細(xì)節(jié)，可參考原論文。