論文の概要: Inverse-and-Edit: Effective and Fast Image Editing by Cycle Consistency Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19103v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 20:34:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.375627
• Title: Inverse-and-Edit: Effective and Fast Image Editing by Cycle Consistency Models
• Title（参考訳）: 逆編集:サイクル一貫性モデルによる有効かつ高速な画像編集
• Authors: Ilia Beletskii, Andrey Kuznetsov, Aibek Alanov,
• Abstract要約: 本研究では,一貫性モデルを用いた画像のインバージョンを改善する新しいフレームワークを提案する。 本手法では,再設計精度を大幅に向上するサイクル一貫性最適化手法を提案する。 さまざまな画像編集タスクやデータセットに対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9389881806157316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in image editing with diffusion models have achieved impressive results, offering fine-grained control over the generation process. However, these methods are computationally intensive because of their iterative nature. While distilled diffusion models enable faster inference, their editing capabilities remain limited, primarily because of poor inversion quality. High-fidelity inversion and reconstruction are essential for precise image editing, as they preserve the structural and semantic integrity of the source image. In this work, we propose a novel framework that enhances image inversion using consistency models, enabling high-quality editing in just four steps. Our method introduces a cycle-consistency optimization strategy that significantly improves reconstruction accuracy and enables a controllable trade-off between editability and content preservation. We achieve state-of-the-art performance across various image editing tasks and datasets, demonstrating that our method matches or surpasses full-step diffusion models while being substantially more efficient. The code of our method is available on GitHub at https://github.com/ControlGenAI/Inverse-and-Edit.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルによる画像編集の最近の進歩は、生成プロセスのきめ細かい制御を提供することで、印象的な成果を上げている。 しかし、これらの手法は反復的な性質のため計算集約的である。 蒸留拡散モデルはより高速な推論を可能にするが、主に逆転品質の悪いため、編集能力は制限されたままである。 高忠実度インバージョンと再構成は、ソース画像の構造的・意味的整合性を維持するため、正確な画像編集に不可欠である。 本研究では,一貫性モデルを用いて画像のインバージョンを向上し,高品質な編集をわずか4ステップで実現する新しいフレームワークを提案する。 本手法では,再現精度を大幅に向上し,編集性とコンテンツ保存のトレードオフを制御可能なサイクル一貫性最適化手法を提案する。 我々は、様々な画像編集タスクやデータセットに対して最先端のパフォーマンスを達成し、我々の手法がより効率的でありながら、フルステップ拡散モデルに適合するか、超越しているかを実証した。 メソッドのコードはGitHubでhttps://github.com/ControlGenAI/Inverse-and-Editで公開されている。

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