摘 要：調(diào)色編輯在現(xiàn)有位圖協(xié)同模型下存在數(shù)據(jù)發(fā)送量大、編輯靈活性差、操作重疊易沖突、生成版本多、站點(diǎn)存儲壓力大等問題，針對這些問題提出了一種面向復(fù)雜位圖的調(diào)色協(xié)同編輯模型。協(xié)同操作僅發(fā)送坐標(biāo)與色彩變化量的協(xié)同操作，具有數(shù)據(jù)量小、多維編輯粒度、位置可重疊等特性；增加了時空關(guān)系的四維位圖協(xié)同架構(gòu)，只保存已編輯的像素點(diǎn)數(shù)據(jù)可減少數(shù)據(jù)存儲量；采用空間轉(zhuǎn)換的副本狀態(tài)控制算法，通過回溯重構(gòu)歷史版本，可以確保協(xié)同操作總是在正確的副本狀態(tài)上執(zhí)行；根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)與策略配置，動態(tài)生成分支版本的算法，可以解決此前模型分支版本過多的問題。最后，基于CCI（causality-preservation，convergence，intention-preservation）模型進(jìn)行正確性推論，開發(fā)協(xié)同編輯器原型Co-Pixel，隨機(jī)生成的操作集設(shè)計實(shí)驗(yàn)，對照Adobe Lightroom 模擬實(shí)際編輯行為。結(jié)果顯示提出的模型可有效減少操作產(chǎn)生沖突，降低一致性維護(hù)過程中的算法開銷，靈活調(diào)整用戶執(zhí)行意圖維護(hù)工作的結(jié)果版本。

關(guān)鍵詞：協(xié)同編輯； 位圖編輯系統(tǒng)； 實(shí)時協(xié)同； 沖突消解； 一致性維護(hù)算法； 地址空間轉(zhuǎn)換（AST）

中圖分類號：TP302.7 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1001-3695（2023）08-030-2435-07

doi：10.19734/j.issn.1001-3695.2022.10.0633

Real-time collaborative model and consistency maintenance algorithm for

complex bitmap based on AST amp; multi-version

Shen Siyu Wei Yun Gao Liping

（1.School of Optical-Electrical amp; Computer Engineering， University of Shanghai for Science amp; Technology， Shanghai 200093， China; 2.Shanghai Key Laboratory of Data Science， Fudan University， Shanghai 200433， China）

Abstract：Graphics editing in current bitmap collaboration models suffers from issues such as large volume of data transmission， poor flexibility， overlapping conflicts and storage pressure. To solve these problems， this paper proposed a collaborative editing model for complex bitmaps. Collaborative operation sent only the coordinates and color change， had featuring low data volume， multi-dimensional granularity， and overlapping position. It added a four-dimensional bitmap collaborative architecture with spatio-temporal relationship， and only saved the edited pixel data to save more storage space. It used the replica state control algorithm based on rollback to ensure that the operations were executed on correct replica by reconstructing historical versions backward. It could dynamically generate branch versions according to the current state and policy configuration to solve the problem of too many branch versions. Finally， this paper inferred model correctness based on the CCI model， deve-loped a prototype collaborative editor “Co-Pixel”， and executed the experiments based on randomly generated operation sets and simulated the actual editing behavior against Adobe Lightroom. Results show that this model can avoid conflicts between independent operations to a greater extent， reduce the algorithmic overhead in the consistency maintenance process， flexibly adjust the intent retention policy and generate a version of the result that reduces the user’s intent maintenance effort.

Key words：CSCW; bitmap editing system; real-time collaboration; conflict resolution; consistency algorithm；address space transformation（AST）

0 引言

隨著社交媒體的興起和手機(jī)的不斷升級，像素圖像的使用場景、數(shù)據(jù)量、信息量飛速增長，像素圖像編輯工具逐漸成為新媒體時代的剛需，各種濾鏡特效層出不窮。與此同時，人們也不再滿足于傳統(tǒng)的圖像編輯工具，而是需要協(xié)同化的編輯工具。在圖協(xié)同編輯研究中，編輯對象［1］可以大致分為基于矢量的、基于像素位圖的以及混合型的對象。此前研究主要集中在矢量對象，圖的內(nèi)容被定義為具有色彩、形狀、位置等屬性的圖形，對圖像社交時代關(guān)注的位圖研究較少，現(xiàn)有研究只適用于圖像編輯中的小部分編輯場景。在實(shí)際應(yīng)用場景下，待編輯圖片常包含大量色彩復(fù)雜的像素點(diǎn)，編輯行為大多是隨機(jī)高頻地微調(diào)色彩，編輯用戶通常在云端和移動端，這導(dǎo)致用戶非常在意協(xié)同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸量、編輯工具類型以及編輯工具靈活性。因此，本文將協(xié)同副本定義為復(fù)雜位圖，設(shè)計了一種適用于調(diào)色編輯的位圖協(xié)同編輯模型及算法方案，本文模型及算法相比此前方案，具有低數(shù)據(jù)傳輸量、適合復(fù)雜色彩位圖、多像素點(diǎn)情況下沖突場景更少、編輯靈活度更高、意圖保留策略可調(diào)整等優(yōu)點(diǎn)。

1 相關(guān)工作

協(xié)同編輯領(lǐng)域的體系架構(gòu)［2，3］主要分為全集中式、全復(fù)制式和混合式。其中全復(fù)制式架構(gòu)是響應(yīng)性較高、數(shù)據(jù)傳輸量較少的主流架構(gòu)，協(xié)同站點(diǎn)行為由算法控制，實(shí)現(xiàn)無鎖的收斂一致。高麗萍等人［4］通過調(diào)整編輯粒度，優(yōu)化了復(fù)制式架構(gòu)的數(shù)據(jù)傳輸量問題；Wu等人［5］指出，圖協(xié)同過程中數(shù)據(jù)量較大，有必要使用復(fù)制式架構(gòu)。同時也有很多面向移動環(huán)境和云環(huán)境的研究［6，7］優(yōu)化協(xié)同數(shù)據(jù)傳輸量。

基于復(fù)制式架構(gòu)，Eliss等人［8］提出操作轉(zhuǎn)換算法OT，控制和轉(zhuǎn)換操作內(nèi)容及執(zhí)行順序，副本不變，它是商業(yè)化協(xié)同產(chǎn)品Google Doc的基礎(chǔ)算法，衍生［9～12］出了各類拓展研究。Xu等人［13］提出地址空間轉(zhuǎn)換算法AST，控制和轉(zhuǎn)換副本的內(nèi)容和狀態(tài)，操作本身不變。部分學(xué)者在研究OT時會同步考慮基于AST的方案［14］。近年來CRDT算法被提出，并逐漸成為協(xié)同領(lǐng)域研究熱點(diǎn)［15～18］，通過操作唯一標(biāo)識符并按總體順序放入抽象數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，實(shí)現(xiàn)了可交換的并發(fā)操作，不再執(zhí)行操作轉(zhuǎn)換。

基于上述算法研究，出現(xiàn)了一批將字符串協(xié)同算法改良應(yīng)用于矢量圖對象［19～21］或位圖對象［22～24］的協(xié)同算法。對于矢量圖協(xié)同，Sun等人［20］提出一種多版本增量創(chuàng)建的MOVIC算法，可以解決矢量圖操作沖突，并能夠較大程度地保留用戶編輯意圖。對于位圖協(xié)同問題，Wang等人［22］實(shí)現(xiàn)了基于OT的位圖協(xié)同編輯系統(tǒng)。文獻(xiàn)［23］指出，OT誕生的目的是處理字符串對象，在位圖編輯上效率不高，便將此前用于矢量圖形的多版本策略用于位圖協(xié)同，提高了系統(tǒng)的效率。文獻(xiàn)［24］基于此研究提出的位圖模型，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了位圖協(xié)同中的do/undo操作。

在圖像編輯軟件中，圖像編輯行為多種多樣，主要編輯圖像內(nèi)容的添加、調(diào)色和變形，其中調(diào)色行為是位圖協(xié)同編輯的難點(diǎn)。當(dāng)前研究主要存在以下問題：a）發(fā)送數(shù)據(jù)量大，由于像素圖像的復(fù)雜度較高，調(diào)色行為常面向較大面積并增減大量色彩值，當(dāng)調(diào)色區(qū)域包含100萬種不同的顏色時，此前模型將發(fā)送100萬個RGB值；b）編輯靈活性差，調(diào)色行為的目標(biāo)區(qū)域和調(diào)色力度差異較大且多變，需要靈活地協(xié)同編輯粒度劃分，當(dāng)前模型并不適合大面積色彩微調(diào)；c）沖突概率極大，此前模型中，同一位置上并發(fā)的任何操作都是沖突的，操作將極易重疊，用于調(diào)色操作實(shí)現(xiàn)會導(dǎo)致沖突概率極大，影響了協(xié)同算法的執(zhí)行效率；d）沖突消解的負(fù)擔(dān)大，此前模型中，色彩調(diào)整絕對無法兼容，分支版本量呈指數(shù)級增長，用于調(diào)色操作實(shí)現(xiàn)會導(dǎo)致分支版本過多，算法的時空開銷巨大，且用戶很難執(zhí)行意圖維護(hù)工作。

本文聚焦協(xié)同編輯三大要素，即副本、操作、行為控制，設(shè)計了可以解決上述問題的位圖協(xié)同編輯模型：a）一種充分利用本地數(shù)據(jù)，粒度多變的同時減少數(shù)據(jù)發(fā)送量的協(xié)同操作；b）一種具有空間和時間屬性的四維位圖架構(gòu)；c）基于回溯和狀態(tài)轉(zhuǎn)換的位圖協(xié)同一致性維護(hù)算法；d）支持分支策略動態(tài)調(diào)整的版本分支算法。

2 協(xié)同副本定義與協(xié)同操作設(shè)計

2.1 編輯副本的定義與性質(zhì)

2.2 編輯操作的定義與關(guān)系

在Adobe Lightroom或Pollar等傳統(tǒng)位圖編輯軟件中，存在三種基礎(chǔ)編輯行為：a）添加，在像素圖像上新增內(nèi)容，如添加文字、畫中畫貼圖、筆跡標(biāo)記等；b）調(diào)色，調(diào)整像素圖像已有內(nèi)容的展示效果，如明暗關(guān)系、色彩傾向、畫面質(zhì)感等；c）變形，改變像素圖像已有內(nèi)容的空間關(guān)系，如液化瘦臉、畸變修正等。本文定義了更適合調(diào)色編輯的增量式協(xié)同操作，操作定義如表1所示。同時將此前研究定義的操作稱為賦值式操作，兩種操作在文本協(xié)同和位圖協(xié)同中的編輯邏輯和效果差異如圖2所示。

2.3 操作在二維位圖上的不一致問題

3 位圖協(xié)同編輯架構(gòu)與一致性維護(hù)算法

3.1 多版本空間位圖架構(gòu)MCS

3.2 色彩空間轉(zhuǎn)換算法MCST

3.3 動態(tài)位圖版本分支算法D2B

由于位圖含義與操作意圖是主觀層面的語義，而非客觀層面的語法，協(xié)同編輯系統(tǒng)只能盡量做到語義保留且收斂一致。出現(xiàn)絕對互斥的并發(fā)操作時，如何取舍，孰輕孰重，應(yīng)該由用戶決定。所以，D2B的核心思想是操作局部轉(zhuǎn)換、動態(tài)策略控制、靈活策略擴(kuò)展。本文僅提出和展示部分策略，D2B可按任意規(guī)則生成分支，并通過View返回。表3例舉了六種分支策略示例。各站點(diǎn)可以在協(xié)同開始時執(zhí)行相同分支策略，同步生成結(jié)果版本；也可在協(xié)同結(jié)束時重新對齊分支策略，異步重做結(jié)果版本，各站點(diǎn)最終仍可收斂得到全局相同的結(jié)果。

4 正確性證明與效率分析

4.1 兩個操作下的正確性證明

4.2 N個操作下的正確性證明

4.3 效率分析

取一組操作集來分析內(nèi)容組成并統(tǒng)計多次取樣結(jié)果，得到實(shí)現(xiàn)相同編輯效果所需操作數(shù)，如圖8（a）所示；忽略傳輸協(xié)議封裝，僅考慮操作本身的數(shù)據(jù)量，得到實(shí)現(xiàn)相同編輯效果所需數(shù)據(jù)量的平均值，如圖8（b）所示。圖9展示了部分操作集實(shí)例用于直觀展示差異。從圖8可以看出，對于A類型的編輯，實(shí)現(xiàn)同等編輯效果需要的增量式操作數(shù)量大幅降低，傳輸數(shù)據(jù)總量更是驟減；而對于B類型的編輯，使用增量式需要的操作數(shù)反而更多，但由于增量式操作無須傳遞當(dāng)前色彩值，即使操作數(shù)量更多，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)總量也仍然略低于賦值式。

取兩組不同的操作集以隨機(jī)順序并發(fā)執(zhí)行，通過在一致性維護(hù)算法的沖突檢測部分添加計數(shù)器得到兩個模型的實(shí)際沖突數(shù)據(jù)。多次取樣得到多組數(shù)據(jù)取平均值，分析不同操作數(shù)量下的協(xié)同效果差異得到各模型沖突總量對比如圖10（a）所示，沖突像素點(diǎn)在全圖的占比如圖10（b）所示，橫坐標(biāo)表示操作數(shù)量，間隔為5。

將去重的、收斂的、必須交由用戶決定的版本定義為結(jié)果版本，協(xié)同時必須留存的版本為過程版本，兩種版本的對比如圖11所示?？梢钥闯?，同樣采用二分支多版本策略的情況下，此前模型的版本總量與結(jié)果版本數(shù)量都隨著操作數(shù)量的增加而大幅度增長，且最終結(jié)果版本的占比持續(xù)下降，這是其模型與沖突消解策略的性質(zhì)導(dǎo)致的。反觀本文模型，結(jié)果版本即是最終view里的位圖，過程版本粗略地定義為所有V［n］數(shù)量之和?？梢钥闯霰疚哪Ｐ偷慕Y(jié)果版本數(shù)更少，便于用戶執(zhí)行意圖維護(hù)工作。過程版本占比卻較高，這是由于回溯策略需要常駐的過程版本數(shù)較多，但其版本總量卻更少，增長率受操作數(shù)的影響也較小，這歸功于沖突總量的減少。

由此可以看出，本文模型受色彩復(fù)雜度和大量微調(diào)操作的影響較小，其收斂版本仍然可以保持較低數(shù)量，且協(xié)同過程中只需要常駐少量過程版本。這主要是由于其細(xì)化了操作目標(biāo)數(shù)據(jù)域的粒度，且支持同域操作的融合，拉高了產(chǎn)生沖突的門檻。同時，因?yàn)閚odes的存在，過程版本并非完整位圖，節(jié)省了大量的存儲空間。

5 模型應(yīng)用與實(shí)例分析

5.1 協(xié)同修圖系統(tǒng)Co-Pixel

基于本文研究，使用Python制作了圖12所示的協(xié)同修圖系統(tǒng)Co-Pixel。編輯副本方面，系統(tǒng)支持10×10黑白位圖，可加載自定義位圖，也可隨機(jī)生成測試位圖；編輯行為方面，系統(tǒng)支持屬于調(diào)色編輯的“明暗變化”和添加編輯的“涂色”。

a）與所有修圖工具一樣，Co-Pixel可選擇編輯區(qū)域；b）提供一種調(diào)色工具，可以調(diào)節(jié)編輯區(qū)域的明暗程度，即調(diào)整灰度值，可按相同原理拓展RGB通道調(diào)色功能，增加控制操作生成的高層邏輯，即可實(shí)現(xiàn)平面設(shè)計中重要的HSL調(diào)整工具；c）右側(cè)版本庫即為MCS中的View并標(biāo)注了操作的信息，告知用戶協(xié)同系統(tǒng)內(nèi)發(fā)生了什么，視圖實(shí)時變化，用戶可以選擇一個圖像版本后開啟意向投票，其他協(xié)同站點(diǎn)接受后，即可將各站點(diǎn)的base設(shè)為該圖像，實(shí)現(xiàn)協(xié)同系統(tǒng)的刷新和緩存清理；d）頂部策略設(shè)置即為本文D2B算法的參數(shù)輸入，初步實(shí)現(xiàn)三種策略的多選，其中融合策略為必選項(xiàng)。如果用戶只選擇融合策略，整個系統(tǒng)將始終只有一個view，此時協(xié)同系統(tǒng)效率最高；e）中間區(qū)域?yàn)橛脩粢晥D區(qū)，默認(rèn)展示view中最新操作融合版本。

5.2 應(yīng)用實(shí)例與流程展示

基于一張真實(shí)照片，為Co-Pixel繪制圖12所示的人臉像素圖像用于對照。在Photoshop-LR和Co-Pixel中聯(lián)動模擬常見的圖像調(diào)色行為，展示本文的應(yīng)用價值。

協(xié)同操作詳情與各站點(diǎn)協(xié)同情況如圖13所示，狀態(tài)記錄中使用綠色標(biāo)記當(dāng)前操作的PO操作，紅色標(biāo)記FO操作，藍(lán)色表示直接執(zhí)行的操作。兩種編輯器上的執(zhí)行情況如圖14所示。Co-Pixel協(xié)同流程實(shí)例如圖15所示。

可以看出，模型可以實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)調(diào)色行為，即使是灰度通道下刻意夸張的編輯操作，分支情況也較為合理，三通道下重疊相容更高，表現(xiàn)會更好。用戶可以更加輕松地查看協(xié)同結(jié)果并投票選出最佳版本，優(yōu)化了使用體驗(yàn)。

6 結(jié)束語

本文提出的位圖協(xié)同編輯模型及一致性維護(hù)算法在解決目標(biāo)場景可用性問題的同時，操作設(shè)計還具有較高的信息密度，只需發(fā)送較少的數(shù)據(jù)便可實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜位圖的編輯修改；其沖突消解算法可以靈活控制分支版本數(shù)，減少冗余版本生成，降低意圖維護(hù)的工作量；其控制算法在實(shí)現(xiàn)上述特性的同時，還通過較少的空間占用實(shí)現(xiàn)了較高效率的回溯重做，降低了地址空間轉(zhuǎn)換策略帶來的空間復(fù)雜度影響。以上特性使得該模型相比此前研究，更適用于色彩復(fù)雜、編輯對象數(shù)量巨大、數(shù)據(jù)傳輸帶寬有限、ROM有限、電量和計算受限的位圖協(xié)同場景，如移動設(shè)備位圖協(xié)同、移動AR設(shè)備的圖像交互渲染、元宇宙圖像交互、衛(wèi)星信道通信、分布式圖像計算等。

在未來的研究中計劃探索以下幾個方面：a）三類基本編輯行為中的“變形”還未協(xié)同化；b）三種操作需要一種統(tǒng)一的協(xié)同架構(gòu)，才能實(shí)現(xiàn)完整且高效的編輯功能，才能積累量變，逐步趕超傳統(tǒng)圖像編輯軟件；c）除了單一像素點(diǎn)層面的編輯，位圖還具有涉及多點(diǎn)關(guān)系和輪廓語義的復(fù)雜操作，如對比度、清晰度、銳化、貼圖、蒙板等。此類復(fù)雜編輯操作涉及多個像素點(diǎn)之間的屬性關(guān)聯(lián)，需要結(jié)合領(lǐng)域知識設(shè)計算法才能實(shí)現(xiàn)有效率的全局語義保留，這個方向的研究可以推動圖像協(xié)同編輯發(fā)生質(zhì)變。

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