Insert Anything 介紹

Insert Anything 是一個由浙江大學、哈佛大學和南洋理工大學聯合提出的統一圖像插入框架，可以將參考圖像中的對象無縫集成到目標場景中，支持多種實際應用場景，如藝術創作、逼真的臉部交換、電影場景構圖、虛擬服裝試穿、配飾定制和數字道具更換。

Insert Anything技術原理

1. AnyInsertion 數據集

• 規模與內容：該框架基于一個包含 12 萬個提示-圖像對的 AnyInsertion 數據集，涵蓋了人物、物體和服裝插入等多種任務。

• 多控制模式：數據集支持兩種控制模式，即掩碼提示（58K 對）和文本提示（101K 對），為模型提供了豐富的訓練樣本。

2. Diffusion Transformer (DiT)

• 多模態注意力機制：Insert Anything 利用 DiT 的多模態注意力機制，支持掩碼和文本引導的編輯。該機制通過圖像分支和文本分支分別處理視覺輸入和文本描述，然后通過多模態注意力融合這些信息。

• 圖像分支：處理參考圖像、源圖像和掩碼，提取視覺特征并與噪聲拼接。

• 文本分支：編碼文本描述以提供語義引導。

3. 上下文編輯機制

• 雙聯畫與三聯畫提示策略：

• 掩碼提示雙聯畫：左側為參考圖像，右側為帶有掩碼的目標圖像。

• 文本提示三聯畫：左側為參考圖像，中間為源圖像，右側為文本生成的結果。

• 功能：該機制將參考圖像視為上下文信息，通過隱式交互確保插入元素與目標場景的視覺一致性，同時保留其獨特特征。

優勢

• 通用性：單一模型能夠處理多種插入任務，避免了為每個任務單獨訓練模型。

• 靈活性：支持掩碼和文本兩種控制模式，滿足不同用戶的編輯需求。

• 視覺一致性：通過上下文編輯機制，確保插入元素與目標場景自然融合。

Insert Anything應用場景

• 藝術創作：將藝術元素無縫插入到不同的背景中。

• 商業廣告：將產品圖像插入到廣告場景中。

• 流行文化創作：將流行文化元素插入到相關場景中。

項目鏈接

項目主頁：https://song-wensong.github.io/insert-anything/

論文：https://arxiv.org/abs/2504.15009

Github：https://github.com/song-wensong/insert-anything