编辑一个以影响全部：交互式批量图像编辑

近年来，图像编辑取得了显著进展。随着人类控制程度的提高，现在可以通过多种方式编辑图像；从用文本指定我们想要改变的内容，到以基于点的交互方式直接拖动图像内容。然而，大多数研究仍集中在一次编辑单张图像上。我们能否以及如何同时编辑大批量图像仍然缺乏研究。为了在编辑过程中最小化人工监督，本文提出了一种使用 StyleGAN 作为媒介的交互式批量图像编辑新方法。给定用户在示例图像中指定的编辑（例如，将人脸转为正面），我们的方法可以自动将该编辑转移到其他测试图像上，使得无论它们的初始状态（姿态）如何，它们都能达到相同的最终状态（例如，全部面向正前方）。大量实验表明，使用我们的方法进行的编辑具有与现有单图像编辑方法相似的视觉质量，同时具有更高的视觉一致性，并节省了大量的时间和人力。