主要观点总结
本文介绍了深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成的EmoEdit研究，该研究提出了一种基于内容感知的图像情感编辑框架EmoEdit，能够只需输入情感类别就能在用户图像上实现多样化的情感编辑。文章介绍了EmoEdit的研究背景、目标、方法、数据集构建、实验结果及未来展望。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景与意义
随着心理学研究表明视觉刺激是情感唤起的重要来源之一，图像情感编辑（AIM）成为值得探索的问题。EmoEdit研究的提出旨在通过编辑图像有效引导观众的情感。
关键观点2: 主要贡献
本文提出了EmoEdit，一种基于内容感知的AIM框架，实现了多样化的情感编辑。构建了首个大规模AIM数据集EmoEditSet，并设计了即插即用的情感增强模块Emotion Adapter，提升了扩散模型的情感感知能力。
关键观点3: EmoEditSet构建方法
EmoEditSet的构建涉及在CLIP空间中对情感图片聚类，利用GPT-4V总结共性语义，并从多个来源收集源图像，利用IP2P和情感因素树生成目标图像。
关键观点4: Emotion Adapter设计
Emotion Adapter旨在提高情感感知能力，结合情感词典、目标情感和输入图像，生成最合适的情感嵌入。通过扩散损失和指令损失共同优化网络。
关键观点5: 实验结果
EmoEdit在对比实验和消融实验中表现出优异性能，在定量评估中的大多数指标上优于对比方法。Emotion Adapter显著增强了其他模型的情感表达能力，并适用于图像编辑和风格图像生成。
文章预览
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： h ttps://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
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