香港大学、阿里集团、蚂蚁集团联合开源了基于扩散模型的，图像生成、控制模型——AnyDoor。
AnyDoor
实现了零样本的图像嵌入，
主要功能是“图像传送”，
点两下鼠标，就能把物体无缝「传送」到照片场景中，光线角度和透视也能自动适应。
例如，将女生的蓝色短袖换成其他样式的红色衣服。
所以。
有了它，网购衣服也可以直接看上身效果了。
AnyDoor在Github达到3000颗星，非常受欢迎。
下面放几个展示效果，比如更换女模特身上的T恤。
比如把床头电视机替换成书包。
还可以完成物体移动之类的任务。
也可以进行对象交换。
摘要
这个作品展示了AnyDoor，一个
有能力将目标物体
以和谐的方
式
传送到
用户指定的位置的
新的
场景
，
我们的模型只训练一次，而不是为每个对象调优参数，在推理阶段轻松地推广到不同的对象场景组合。
这样具有挑战性的零样本设置需要对某个对象进行充分的表征。
为此，我们用细节特征补充了常用的身份特征，
这些细节特征经过精心设计，以保持纹理细节，但允许灵活的局部变化(例如，照明、方向、姿势等)，支持对象与不同的环境良好地融合。
我们进一步建议从视频数据集借鉴知识，在那里我们可以观察到单个对象的各种形式(即沿着时间轴)，
从而导致更强的模型泛化性和鲁棒性。
广泛的实验表明，我们的方法优于现有的替代方法，并在现实世界的应用中具有巨大的潜力，例如虚拟试穿和物体移动。
工作原理
AnyDoor目的是将对象传送到用户指定位置的场景。首先采用分割模块从对象中删除背景，然后使用ID提取器获取其身份信息。
然后，我们对“干净”的对象应用高通滤波器，将所得的高频图(HF-Map)与期望位置的场景拼接起来，并使用细节提取器以纹理细节补充ID提取器。
最后，将ID标记和细节图注入预训练的扩散模型，以产生最终的合成，其中目标对象与其周围环境良好地融合，但具有良好的局部变化。
火焰和雪花分别指可学习和冻结的参数。
要想实现物体的传送，首先就要对其进行提取。
不过在将包含目标物体的图像送入提取器之前，AnyDoor首先会对其进行背景消除。
然后，AnyDoor会进行自监督式的物体提取并转换成token。
这一步使用的编码器是以目前最好的自监督模型DINO-V2为基础设计的。
为了适应角度和光线的变化，除了提取物品的整体特征，还需要额外提取细节信息。
这一步中，为了避免过度约束还设计了一种用高频图表示特征信息的方式。
ID提取器是一种专注于焦点区域的视觉细节提取器。"Attention"指的是用于该ID（DINO-V2）的注意力图提取器的骨干部分，而"HF-Map"则指用于细节提取器中使用的高频率图。这两个模块侧重于互补的全局和局部信息。
最后一步就是将这些信息进行注入。
利用获取到的token，AnyDoor通过文生图模型对图像进行合成。
具体来说，AnyDoor使用的是带有ControlNet的Stable Diffusion。以上就是
AnyDoor的工作
大致
流程。
总结
AnyDoor模型主要用于一键换脸/换衣、虚拟试穿、在线PS等业务场景。可以让很多不懂技术的电商卖家，也能实现专业PS的功能。
但目前效果还略微粗糙，需要继续精雕细琢。
另外交互对用户来说还不是特别方便，相信AnyDoor一定也会进一步的优化。
相关链接
开源地址：https://github.com/ali-vilab/AnyDoor
论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.09481
Dem
o地址：
https://huggingface.co/spaces/xichenhku/AnyDoor-online
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