近日，网易互娱AI Lab的一篇关于图像生成的学术论文《General Image-to-Image Translation with One-Shot Image Guidance》被国际计算机视觉顶级学术会议ICCV 2023接收。网易互娱AI Lab提出了一种通用的基于单样本图像引导的图像编辑技术VCT（visual concept translator，视觉概念转换器），给单张参考图像，经过少量的优化步骤，即可把图中的物体或风格迁移至源图像，同时不改变源图像的整体结构。

VCT相较于以往的方案有以下优势：（1）应用泛化性：VCT不需要大量的数据进行训练，且生成质量和泛化性更好。其基于反演的思路，以在开放世界数据预训练好的高质量文生图模型为基础，实际应用时，只需要一张输入图和一张参考图就可以完成较好的图片编辑效果。（2）视觉准确性：相较于近期文字编辑图像的方案，VCT利用图片进行参考引导。图片参考相比于文字描述，可以更加准确地实现对图片的编辑。（3）不需要额外信息：相较于近期的一些需要添加额外控制信息（如遮罩图或深度图）等方案来进行引导控制的方案，VCT直接从源图像和参考图像学习结构信息和语义信息来进行融合生成，不需要额外的限制。